既然有了coefficient determination R^2，为什么还要用SEE

老师，两个问题

第一、ANNOVA分析表的本质是为了衡量估计的Y^和真实的Y之间的比较，所以引入了均值作为衡量标准，通过比较估计的Y^和真实的Y到均值的距离来衡量拟合优度，所以何老师说“比较被直线所抓住的偏差占总偏差的程度”；我可以这样理解吗？

第二、既然R^已经是衡量拟合程度了，为什么还要SEE在衡量残差呢？SEE和R^之间的关系怎么理解？

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星星_品职助教 · 2020年04月09日

同学你好，

第一个问题倒是可以这么理解，但是最好不要用文字强行去理解数学概念，二级绝大多数概念都涉及到很多概率论和统计学的知识，严谨的话都需要数学证明，但这又超过了CFA的范围。所以文字内容大概知道个意思就可以。ANOVA表主要用途就是算F，R2等的，会看，会算就可以。

第二个问题，R2和SEE都是用来衡量拟合优度的方式，只是角度不同，这两者之间没有什么必然的关系和联系。

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