Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout Rekenmachine

✖Residuele som van kwadraten is de som van de gekwadrateerde verschillen tussen waargenomen en voorspelde waarden in een regressieanalyse.ⓘ Resterende som van kwadraten [RSS]			+10% -10%
✖Residuele standaardfout van gegevens is de maatstaf voor de spreiding van residuen (verschillen tussen waargenomen en voorspelde waarden) rond de regressielijn in een regressieanalyse.ⓘ Resterende standaardfout van gegevens [RSE]			+10% -10%

✖Aantal individuele waarden is het totale aantal afzonderlijke gegevenspunten in een gegevensset.ⓘ Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout [n]

⎘ Kopiëren

👎

Formule

✖

Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout

Formule

n = (\frac{RSS}{{RSE}^{2}}) + 1

Voorbeeld

29.88889 = (\frac{260}{3^{2}}) + 1

Rekenmachine

LaTeX

Reset

👍

Downloaden Basisformules in de statistiek Formules Pdf PDF Image

Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout Oplossing

STAP 0: Samenvatting voorberekening

Formule gebruikt

Aantal individuele waarden = (Resterende som van kwadraten/(Resterende standaardfout van gegevens^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Deze formule gebruikt 3 Variabelen

Variabelen gebruikt

Aantal individuele waarden - Aantal individuele waarden is het totale aantal afzonderlijke gegevenspunten in een gegevensset.
Resterende som van kwadraten - Residuele som van kwadraten is de som van de gekwadrateerde verschillen tussen waargenomen en voorspelde waarden in een regressieanalyse.
Resterende standaardfout van gegevens - Residuele standaardfout van gegevens is de maatstaf voor de spreiding van residuen (verschillen tussen waargenomen en voorspelde waarden) rond de regressielijn in een regressieanalyse.

STAP 1: converteer ingang (en) naar basiseenheid

Resterende som van kwadraten: 260 --> Geen conversie vereist
Resterende standaardfout van gegevens: 3 --> Geen conversie vereist

STAP 2: Evalueer de formule

Invoerwaarden in formule vervangen

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

Evalueren ... ...

n = 29.8888888888889

STAP 3: converteer het resultaat naar de eenheid van de uitvoer

29.8888888888889 --> Geen conversie vereist

DEFINITIEVE ANTWOORD

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Aantal individuele waarden

(Berekening voltooid in 00.004 seconden)

Je bevindt je hier -

Huis » Wiskunde » Statistieken » Basisformules in de statistiek » Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout

Credits

Gemaakt door Anirudh Singh

Nationaal Instituut voor Technologie (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh heeft deze rekenmachine gemaakt en nog 300+ meer rekenmachines!

Geverifieërd door Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod heeft deze rekenmachine geverifieerd en nog 1900+ rekenmachines!

< 5 Basisformules in de statistiek Rekenmachines

P-waarde van monster

Gaan P-waarde van monster = (Monsteraandeel-Veronderstelde bevolkingsomvang)/sqrt((Veronderstelde bevolkingsomvang*(1-Veronderstelde bevolkingsomvang))/Monstergrootte)

Steekproefgrootte gegeven P-waarde

Gaan Monstergrootte = ((P-waarde van monster^2)*Veronderstelde bevolkingsomvang*(1-Veronderstelde bevolkingsomvang))/((Monsteraandeel-Veronderstelde bevolkingsomvang)^2)

Aantal klassen gegeven klassebreedte

Gaan Aantal klassen = (Grootste item in gegevens-Kleinste item in gegevens)/Klassebreedte van gegevens

Klassebreedte van gegevens

Gaan Klassebreedte van gegevens = (Grootste item in gegevens-Kleinste item in gegevens)/Aantal klassen

Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout

Gaan Aantal individuele waarden = (Resterende som van kwadraten/(Resterende standaardfout van gegevens^2))+1

Aantal gegeven individuele waarden Resterende standaardfout Formule

Aantal individuele waarden = (Resterende som van kwadraten/(Resterende standaardfout van gegevens^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

Wat is een resterende standaardfout?

Reststandaardfout is een maat voor de typische grootte van de residuen. Evenzo is het een maatstaf voor hoe verkeerd je kunt verwachten dat voorspellingen zijn. Kleinere getallen zijn beter, waarbij nul perfect past bij de gegevens. Het is een basishulpmiddel bij regressieanalyse van statistische gegevens.

Huis

VRIJ PDF's

🔍 Zoeken

Categorieën

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!