मानक त्रुटि क्या है और इसका क्या महत्व है?
सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में मानक त्रुटि का बहुत महत्व है। शब्द "मानक त्रुटि" का उपयोग विभिन्न नमूना आँकड़ों के मानक विचलन को संदर्भित करने के लिए किया जाता है, जैसे माध्य या माध्यिका। उदाहरण के लिए, "माध्य की मानक त्रुटि" जनसंख्या से लिए गए नमूना साधनों के वितरण के मानक विचलन को संदर्भित करता है। मानक त्रुटि जितनी छोटी होगी, समग्र जनसंख्या का नमूना उतना ही अधिक प्रतिनिधि होगा। मानक त्रुटि और मानक विचलन के बीच संबंध ऐसा है कि, किसी दिए गए नमूने के आकार के लिए, मानक त्रुटि नमूना आकार के वर्गमूल से विभाजित मानक विचलन के बराबर होती है। मानक त्रुटि भी नमूना आकार के व्युत्क्रमानुपाती होती है; नमूना आकार जितना बड़ा होगा, मानक त्रुटि उतनी ही छोटी होगी क्योंकि आँकड़ा वास्तविक मान तक पहुँच जाएगा।
डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि की गणना कैसे करें?
डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया मानक त्रुटि में वर्गों का अवशिष्ट योग (RSS(Error)), मानक त्रुटि में वर्गों का अवशिष्ट योग एक प्रतिगमन विश्लेषण में देखे गए और अनुमानित मूल्यों के बीच वर्ग अंतर का योग है। के रूप में & मानक त्रुटि में नमूना आकार (N(Error)), मानक त्रुटि में नमूना आकार एक विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है। यह सांख्यिकीय विश्लेषणों की विश्वसनीयता और सटीकता को प्रभावित करता है। के रूप में डालें। कृपया डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।
डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि गणना
डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि कैलकुलेटर, डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि की गणना करने के लिए Residual Standard Error of Data = sqrt(मानक त्रुटि में वर्गों का अवशिष्ट योग/(मानक त्रुटि में नमूना आकार-1)) का उपयोग करता है। डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि RSEData को डेटा फॉर्मूला की अवशिष्ट मानक त्रुटि को प्रतिगमन विश्लेषण में प्रतिगमन रेखा के आसपास अवशिष्टों (अवलोकित और अनुमानित मूल्यों के बीच अंतर) के प्रसार के माप के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 5.345225 = sqrt(400/(100-1)). आप और अधिक डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -