Conţinut
Când se potriveste o linie dreaptă la un set de date, s-ar putea să vă intereseze să determinați cât de bine se potrivesc linia rezultată. O modalitate de a face acest lucru este să calculăm suma erorii pătrate (SSE). Această valoare oferă o măsură a cât de bine se apropie linia de potrivire cea mai bună a setului de date. SSE este un element important pentru analiza datelor experimentale și este determinat doar prin câteva etape scurte.
Găsiți o linie care se potrivește cel mai bine pentru a modela datele folosind regresie. Linia de cea mai bună potrivire are forma y = ax + b, unde a și b sunt parametri pe care trebuie să-i determinați. Puteți găsi acești parametri folosind o analiză de regresie liniară simplă. De exemplu, să presupunem că linia de cea mai bună potrivire are forma y = 0,8x + 7.
Utilizați ecuația pentru a determina valoarea fiecărei valori y prezisă de linia de cea mai bună potrivire. Puteți face acest lucru substituind fiecare valoare x în ecuația liniei. De exemplu, dacă x este egal cu 1, înlocuirea acesteia în ecuația y = 0,8x + 7 dă 7,8 pentru valoarea y.
Determinați media valorilor prezise de pe linia ecuației de cea mai bună potrivire. Puteți face acest lucru însumând toate valorile y prevăzute de ecuații și împărțind numărul rezultat la numărul de valori. De exemplu, dacă valorile sunt 7.8, 8.6 și 9.4, însumarea acestor valori dă 25.8 și împărțirea acestui număr la numărul de valori, 3 în acest caz, dă 8.6.
Trageți fiecare dintre valorile individuale din medie și pătrați numărul rezultat. În exemplul nostru, dacă scădem valoarea 7,8 din media 8,6, numărul rezultat este 0,8. Pătratul acestei valori dă 0,64.
Sumați toate valorile pătrate din Pasul 4. Dacă aplicați instrucțiunile din Pasul 4 la toate cele trei valori din exemplul nostru, veți găsi valori de 0,64, 0 și 0,64. Adunarea acestor valori dă 1,28. Aceasta este suma erorii pătrate.