Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle Calculatrice

Math Chimie Financier Ingénierie Plus >>

↳

Statistiques Algèbre Arithmétique Combinatoire Plus >>

⤿

Formules de base en statistiques Coefficients, proportion et régression Erreurs, somme des carrés, degrés de liberté et tests d'hypothèses La fréquence Plus >>

✖La somme résiduelle des carrés est la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites dans une analyse de régression.ⓘ Somme résiduelle des carrés [RSS]			+10% -10%
✖L'erreur type résiduelle des données est la mesure de la répartition des résidus (différences entre les valeurs observées et prédites) autour de la ligne de régression dans une analyse de régression.ⓘ Erreur type résiduelle des données [RSE]			+10% -10%

✖Le nombre de valeurs individuelles correspond au nombre total de points de données distincts dans un ensemble de données.ⓘ Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle [n]

⎘ Copie

👎

Formule

LaTeX

Réinitialiser

👍

Télécharger Formules de base en statistiques Formules PDF PDF Image

Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Cette formule utilise 3 Variables

Variables utilisées

Nombre de valeurs individuelles - Le nombre de valeurs individuelles correspond au nombre total de points de données distincts dans un ensemble de données.
Somme résiduelle des carrés - La somme résiduelle des carrés est la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites dans une analyse de régression.
Erreur type résiduelle des données - L'erreur type résiduelle des données est la mesure de la répartition des résidus (différences entre les valeurs observées et prédites) autour de la ligne de régression dans une analyse de régression.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Somme résiduelle des carrés: 260 --> Aucune conversion requise
Erreur type résiduelle des données: 3 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

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

Évaluer ... ...

n = 29.8888888888889

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

29.8888888888889 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Nombre de valeurs individuelles

(Calcul effectué en 00.005 secondes)

Tu es là -

Accueil » Math » Statistiques » Formules de base en statistiques » Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle

Crédits

Créé par Anirudh Singh

Institut national de technologie (LENTE), Jamshedpur

Anirudh Singh a créé cette calculatrice et 300+ autres calculatrices!

Vérifié par Urvi Rathod

Collège d'ingénierie du gouvernement de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod a validé cette calculatrice et 1900+ autres calculatrices!

< Formules de base en statistiques Calculatrices

Valeur P de l'échantillon

LaTeX Aller Valeur P de l'échantillon = (Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)/sqrt((Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/Taille de l'échantillon)

Nombre de classes données Largeur de classe

LaTeX Aller Nombre de cours = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Largeur de classe des données

Largeur de classe des données

LaTeX Aller Largeur de classe des données = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Nombre de cours

Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle

LaTeX Aller Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1

Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle Formule

LaTeX Aller

Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

Qu'est-ce que l'erreur type résiduelle ?

L'erreur type résiduelle est une mesure de la taille typique des résidus. De manière équivalente, c'est une mesure de la façon dont vous pouvez vous attendre à ce que les prédictions soient erronées. Les petits nombres sont meilleurs, zéro étant un ajustement parfait aux données. C'est un outil de base dans l'analyse de régression d'une donnée statistique.

Accueil

GRATUIT PDF

🔍 Chercher

Catégories

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!