誤差平方和意思

誤差平方和（Sum of Squared Errors, SSE）是一個統計學上的概念，用於衡量模型預測值與實際值之間的差異。在迴歸分析中，SSE常用來評估模型的擬合程度。

給定一個迴歸模型，我們可以計算每個觀察點的預測誤差（也稱為殘差），即每個觀察點的實際值與預測值之差。然後，我們將這些誤差值平方，並將它們相加，得到誤差平方和。

公式表達如下：

SSE = Σ(e_i^2)

其中，e_i是第i個觀察點的預測誤差，即實際值與預測值之差。

誤差平方和越小，表示模型的預測值與實際值之間的差異越小，模型的擬合程度越高。在最小二乘法中，我們尋找使得SSE最小的參數值，這通常通過求解一個方程組或使用梯度下降算法來實現。

除了在迴歸分析中，誤差平方和的概念也可以應用於其他統計學領域，如時間序列分析、聚類等。