Quando si monta una linea retta a un insieme di dati, può essere interessati a determinare quanto bene la linea risultante si inserisce i dati. Un modo per farlo consiste nel calcolare la somma di errore piazze (SSE). Questo valore fornisce una misura di quanto bene la retta di regressione approssima il set di dati. Il SSE è importante per l'analisi di dati sperimentali e viene determinato attraverso solo a pochi passi di distanza.
Istruzioni
• Trovare una retta di regressione per modellare i dati facendo uso di regressione. La retta di regressione ha forma y = ax + b, dove a e b sono parametri che è necessario determinare. È possibile trovare questi parametri utilizzando un'analisi di regressione lineare semplice. Ad esempio, si supponga la retta di regressione ha forma y = 0.8 x + 7.
• Utilizzare l'equazione per determinare il valore di ogni y-valore preveduto dalla retta di regressione. È possibile farlo sostituendo ogni valore di x nell'equazione della linea. Ad esempio, se x è uguale a 1, sostituendo che nell'equazione y = 0.8 x + 7 dà 7,8 per il valore y.
• Determinare la media dei valori preveduto dalla linea di equazione di interpolazione ottimale. Per farlo Riassumendo tutti i valori y previsti dalle equazioni e dividendo il numero risultante per il numero di valori. Ad esempio, se i valori sono 7,8, 8,6 e 9.4, sommando questi valori dà 25,8 e dividendo questo numero per il numero di valori, 3 in questo caso, dà 8,6.
• Sottrarre i valori individuali dalla media e Piazza il numero risultante. Nel nostro esempio, se sottraiamo il valore 7,8 dalla media 8.6, il numero risultante è 0,8. Squadratura questo valore dà 0.64.
• Sommare tutti i valori al quadrato dal punto 4. Se si applicano le istruzioni riportate nel passaggio 4 per tutti e tre i valori nel nostro esempio, troverete i valori di 0,64, 0 e 0,64. Sommando questi valori dà 1,28. Questa è la somma dell'errore di piazze.