Calculadora Número de valores individuales dados Error estándar residual

Mates Financiero Física Ingenieria Más >>

↳

Estadísticas Álgebra Aritmética combinatoria Más >>

⤿

Fórmulas básicas en estadística Coeficientes, proporción y regresión Errores, suma de cuadrados, grados de libertad y prueba de hipótesis Frecuencia Más >>

✖La suma de cuadrados residuales es la suma de las diferencias al cuadrado entre los valores observados y predichos en un análisis de regresión.ⓘ Suma residual de cuadrados [RSS]			+10% -10%
✖El error estándar residual de los datos es la medida de la dispersión de los residuos (diferencias entre los valores observados y predichos) alrededor de la línea de regresión en un análisis de regresión.ⓘ Error estándar residual de datos [RSE]			+10% -10%

✖El número de valores individuales es el recuento total de puntos de datos distintos en un conjunto de datos.ⓘ Número de valores individuales dados Error estándar residual [n]

⎘ Copiar

👎

Fórmula

LaTeX

Reiniciar

👍

Descargar Fórmulas básicas en estadística Fórmulas PDF PDF Image

Número de valores individuales dados Error estándar residual Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Esta fórmula usa 3 Variables

Variables utilizadas

Número de valores individuales - El número de valores individuales es el recuento total de puntos de datos distintos en un conjunto de datos.
Suma residual de cuadrados - La suma de cuadrados residuales es la suma de las diferencias al cuadrado entre los valores observados y predichos en un análisis de regresión.
Error estándar residual de datos - El error estándar residual de los datos es la medida de la dispersión de los residuos (diferencias entre los valores observados y predichos) alrededor de la línea de regresión en un análisis de regresión.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Suma residual de cuadrados: 260 --> No se requiere conversión
Error estándar residual de datos: 3 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

n = (RSS/(RSE^2))+1 --> (260/(3^2))+1

Evaluar ... ...

n = 29.8888888888889

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

29.8888888888889 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Número de valores individuales

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

Aquí estás -

Inicio » Mates » Estadísticas » Fórmulas básicas en estadística » Número de valores individuales dados Error estándar residual

Créditos

Creado por Anirudh Singh

Instituto Nacional de Tecnología (LIENDRE), Jamshedpur

¡Anirudh Singh ha creado esta calculadora y 300+ más calculadoras!

Verificada por Urvi Rathod

Facultad de Ingeniería del Gobierno de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad

¡Urvi Rathod ha verificado esta calculadora y 1900+ más calculadoras!

< Fórmulas básicas en estadística Calculadoras

Valor P de la muestra

LaTeX Vamos Valor P de la muestra = (Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)/sqrt((Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/Tamaño de la muestra)

Número de clases dadas Ancho de clase

LaTeX Vamos Número de clases = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Ancho de clase de datos

Ancho de clase de datos

LaTeX Vamos Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases

Número de valores individuales dados Error estándar residual

LaTeX Vamos Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1

Número de valores individuales dados Error estándar residual Fórmula

LaTeX Vamos

Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

¿Qué es el error estándar residual?

El error estándar residual es una medida del tamaño típico de los residuos. De manera equivalente, es una medida de cuán equivocadas puede esperar que sean las predicciones. Los números más pequeños son mejores, siendo el cero un ajuste perfecto para los datos. Es una herramienta básica en el análisis de regresión de datos estadísticos.

Inicio

GRATIS PDF

🔍 Búsqueda

Categorías

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!