殘差平方和:SSE(SumofSquaresforError)=RSS,t是對每個自變量是否有顯著影響的檢驗(yàn),一般調(diào)整后的R平方更準(zhǔn)確，即解釋自變量與因變量的比值為27.8%,在聚類算法中，SSE對于我們判斷模型是否最優(yōu)很重要指標(biāo),R-square和調(diào)整的R-square描述了模型的擬合效果。
誤差平方和，又稱組內(nèi)誤差平方和，是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的概念，廣泛應(yīng)用于聚類和回歸算法中。在聚類算法中，所謂誤差平方和是指每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差，即其到最歸屬類別質(zhì)心的歐氏距離，然后求和得到誤差平方和。在聚類算法中，SSE對于我們判斷模型是否最優(yōu)很重要指標(biāo)。我們希望在給定k值的情況下，得到SSE最小的模型，即聚類模型的SSE越小越好，這也是聚類算法的核心優(yōu)化條件。除了誤差的平方和SSE和輪廓系數(shù)，也是聚類效果的一種評價(jià)方法。它結(jié)合了兩個因素:凝聚和分離。下面詳細(xì)描述三者之間的關(guān)系。對于基于原型的集群，集群凝聚力可以定義為集群原型的接近度的總和。類似地，兩個集群之間的分離程度可以通過兩個集群原型的接近程度來度量。
1998年4月22日，滬深交易所宣布對財(cái)務(wù)或其他情況異常的上市公司股票交易進(jìn)行特別處理，并在簡稱前加上“ST”字樣，因此這類股票被稱為ST股。所謂“財(cái)務(wù)狀況異?！?，是指以下情形:(1)最近兩個會計(jì)年度的審計(jì)結(jié)果顯示凈利潤為負(fù)。(二)最近一個會計(jì)年度的審計(jì)結(jié)果顯示股東權(quán)益低于注冊資本。也就是說，上市公司連續(xù)兩年虧損或者每股凈資產(chǎn)低于股票面值的，應(yīng)當(dāng)給予特別處理。(三)注冊會計(jì)師對最近一個會計(jì)年度的財(cái)產(chǎn)報(bào)告出具了無法表示意見或者否定意見的審計(jì)報(bào)告。(四)最近一個會計(jì)年度經(jīng)審計(jì)的股東權(quán)益，扣除未經(jīng)注冊會計(jì)師和有關(guān)部門確認(rèn)的部分后，小于注冊資本。(5)最近一期經(jīng)審計(jì)的財(cái)務(wù)報(bào)告調(diào)整了上一年度的利潤，導(dǎo)致連續(xù)兩個會計(jì)年度虧損。(六)被交易所或者中國證監(jiān)會認(rèn)定財(cái)務(wù)狀況異常。
含義:回歸平方和占總平方和的百分比。該值越大，模型的預(yù)測效果越好。其中:SST=SSR SSE，SST為總平方和，SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和?；貧w平方和:SSR=ESS。殘差平方和:SSE(SumofSquaresforError)=RSS?？偲畹钠椒胶?SST=TSS。SSE SSR=SSTRSS ESS=TSS .SPSS中其他指標(biāo)的含義:F是回歸模型整體的方差檢驗(yàn)，所以對應(yīng)的P是判斷f檢驗(yàn)顯著與否的標(biāo)準(zhǔn)。R-square和調(diào)整的R-square描述了模型的擬合效果。一般調(diào)整后的R平方更準(zhǔn)確，即解釋自變量與因變量的比值為27.8%。t是對每個自變量是否有顯著影響的檢驗(yàn)。是否顯著取決于后面P的值。如果P值小于0.05，說明自變量的影響顯著。
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