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在統計學中，回歸標準偏差（Standard Error of Estimate, SEE）是一個衡量回歸模型擬合優度的重要指標。它表示的是模型猜測值與現實不雅察值之間差其余均勻程度。簡而言之，回歸標準偏差越小，闡明模型的猜測後果越好。 打算回歸標準偏差的步調如下：
- 起首，須要根據給定的數據集構建回歸模型，平日是經由過程最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）來斷定模型參數。
- 接著，利用掉掉落的回歸方程對每個不雅察值停止猜測，並打算每個猜測值與現實不雅察值之間的差別，即殘差。
- 打算全部殘差的平方跟（Sum of Squares for Error, SSE），這反應了模型猜測的總偏差。
- 將SSE除以自由度（樣本量減去模型中參數的個數），掉掉落均方偏差（Mean Square Error, MSE）。
- 最後，將MSE的平方根即為回歸標準偏差（SEE），數學表達為：SEE = √MSE。 回歸標準偏差可能用來比較差別模型的猜測才能，也可能用來構建相信區間，猜測值的相信區間平日是在現實不雅察值正負SEE的範疇內。 總結來說，回歸標準偏差是評價回歸模型猜測正確性的一項關鍵指標，經由過程打算每個不雅察值的殘差平方跟並求其均方根，我們可能掉掉落這一偏差值。在現實利用中，懂得跟控制這一打算方法對進步模型的猜測精度存在重要意思。