样本的方差可以概括为平方和除以（）

在方差分析中，数据的误差是用平方和表示的。其中，组间平方和反映的是 我们不可以从总平方和减去组间平方和来求组内平方和（） 总平方和可以分解成两部分，回归平方和和残差平方和。 总离差平方和可以分解为组间离差平方和和组内离差平方和 在单因子方差分析中，组内平方和等于(　　)。 方差是离差平方和与相应的自由度之比。() 在统计中，样本的方差可以近似地反映总体的（） 在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的。其中反映全部观测值误差大小的平方和称为 总体平方和TSS反映（）之离差的平方和；回归平方和ESS反映了（）之离差的平方和；残差平方和RSS反映了（）之差的平方和。 在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的 总变差平方和（SST）、回归平方和（SSR）、剩余平方和（SSE）三个平方和的关系可表示为（） 各观测值与平均值差值的平方和除以自由度叫（） 方差分析的步骤包括自由度与平方和的分解和F测验。 对某量等精度独立测n次，则残差平方和的方差为（）。 已知五元标准线性回归模型估计的残差平方和为，样本容量为46，则随机误差项的方差估计量为( ) 单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么误差平方和就是指kn个误差效应的平方和 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。X的离均差平方和为 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。X的离均差平方和为 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。Y的离均差平方和为 回归模型中，总离差平方和（TSS）、回归平方和（ESS）、残差平方和（RSS）的关系是（ ）。