多元线性回归SE是什么

多元线性回归中，SE代表的是标准误差（Standard Error），也被称为均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）或残差标准差（Residual Standard Deviation），用于衡量模型的预测误差的大小。
在多元线性回归中，我们希望通过自变量（多个特征）预测因变量（目标变量）。模型的目标是找到一组系数，使得预测值与观测值之间的误差最小化。SE衡量了实际观测值与回归模型预测值之间的离散程度。
SE的计算方法是将所有观测值的预测误差（残差）的平方和除以自由度（样本量减去自变量的个数）的平方根，即：
SE = sqrt(Σ(yᵢ - ȳ)² / (n - p - 1))
其中，yᵢ表示观测值，ȳ表示观测值的均值，n表示样本量，p表示自变量的个数。SE越小，表示模型的拟合效果越好，预测误差越小。

在多元线性回归中，SE代表标准误差（Standard Error）。它是用来衡量回归模型中预测值与实际观测值之间的离散程度。SE越小，表示模型的预测能力越好，预测值与实际观测值之间的差异越小。SE的计算基于残差的平方和和自由度，它可以用来计算置信区间和假设检验，帮助评估模型的准确性和可靠性。在多元线性回归中，SE是一个重要的统计指标，用于评估模型的拟合程度和预测能力。

多元线性回归SE是指多个自变量对因变量的影响程度的标准误差。它可以衡量多元线性回归模型的拟合程度，即模型预测值和实际值的偏离程度。SE值越小，模型的拟合程度越好，预测结果越可靠。在多元线性回归中，SE可以用来评估每个自变量对因变量的贡献程度，从而确定哪些自变量对模型的预测结果影响更大。

SPSS多因素非条件logistic回归分析中：SE表示标准误、B表示回归系数、R表示拟合优度指标、P表示：P>1是危险因素、P<1保护因素、P=1该因素不起作用。

多元线性回归判定系数

复判定系数

复判定系数及R=1-SSE/SST(其中SSE为残差平方和，SST为总平方和)是用来说明因变量的变动中可以用自变量来解释的比例。它可以反映模型的好坏，但由于随着自变量的增加，SSE只会减少，不会变大，而对给定的一组变量观察值来说SST却总是恒定不变，故变量引进模型只会导致R增大而不会缩小，这极易使人产生错觉，似乎自变量越多越好。其结果是过多引进一些效率不高的自变量。而统计量1-((n-1)/(n-p-1)(SSE/SST))称为调整的复判定系数，当自变量增加，SSE减小时，其自由度n-p-1就变小，这样调整的复判定系数就不会象R那样自变量越多越大，从而可能避免引进过多的不必要的自变量，使自变量的选择更合理。