SumSquaredErrors 命令
- SumSquaredErrors( <List of Points>, <Function> )
-
计算列表中点的 y 值与列表中 x 值的函数值之间的误差平方和（SSE）。
如果我们有一个点列表
L={(1, 2), (3, 5),(2, 2), (5, 2), (5, 5)}
并且例如计算了：
f(x)=FitPoly(L,1)
和
g(x)=FitPoly(L,2)
.
SumSquaredErrors(L,f)
得出
9
和
SumSquaredErrors(L,g)
得出
6.99
，因此我们可以看出，
g(x)
提供了最佳拟合，即在
最小误差平方和（高斯）的意义上。