参数误差统计：SSE、SSR、SST、R_square、MSE、RMSE

离差、偏差、残差、误差

关于离差（与平均值的差值）

AVERAGE

AVERAGE（期望、平均值）

AVEDEV

AVEDEV（平均差）：Average Deviation、Mean Deviation

平均差是各个数据与平均数之差的绝对值的和的平均数。

SST、VAR、STD

SST（离差平方和）

VAR（方差）：Variance

STD（标准差）：Standard Deviation

方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。

关于残差（与观测值的差值）

SSE、MSE、RMSE

SSE（残差平方和、和方差、误差平方和）：Sum of Squares due to Error

MSE(均方差、均方误差)：Mean Squared Error

RMSE(均方根误差、标准误差)：Root Mean Squared Error

SSE、SSR、SST、R_square

SSE（残差平方和、和方差、误差平方和）：Sum of Squares due to Error

SSR(回归平方和)：Sum of Squares of the Regression

SST(总离差平方和)：Total Sum of Squares

R-square(决定系数)：Coefficient of Determination

R、R_squre、Adjusted R_square

R(相关系数)：

R_square(决定系数)：Coefficient of Determination

Adjusted R_square(校正决定系数)：Degree-of-freedomadjusted coefficient of determination

【求助】为什么要用Adjusted R square做修正？

（机器学习）如何评价回归模型？——Adjusted R-Square（校正决定系数）

【统计学习3】线性回归：R方（R-squared）及调整R方（Adjusted R-Square）

R-squared 和 Adjusted R-squared 的区别

统计学中的R-square是什么？怎么计算？

R-squared与Adjust R-squared