在一句話中總結這篇文章. 在資料表的第四列, 您將計算並記錄每個預測值的誤差. 具體來說,將預測值 (y′{\displaystyle y^{\prime }}) 從實際觀察值 (y{\displaystyle y}) 中減去. 對於樣本集中的資料,這些計算如下: y(x) −y′(x) {\displaystyle y(x) -y^{\prime }(x) } y(1) −y′(1) =2−2.8=−0.8{\displaystyle y(1) -y^{\prime }(1) =2-2.8=−0.8} y(2) −y′(2) =4−3.4=0.6{\displaystyle y(2) -y^{\prime }(2) =4-3.4=0.6} y(3) −y′(3) =5−4=1{\displaystyle y(3) -y^{\prime }(3) =5-4=1} y(4) −y′(4) =4−4.6=0.6{\displaystyle y-y^4) } y(4) −4.6=0.6=0.6=0.6=0.6=0.6=5.5) y2−5.5=0.2{\displaystyle y-y^{\prime }{(5) 取每列的正方值並乘以它. 在資料表的最後一列中填寫這些結果. 對於樣本資料集,這些計算如下: −0.82=0.64{\displaystyle -0.8^{2}=0.64} 0.62=0.36{\displaystyle 0.6^{2}=0.36} 12=1.0{\displaystyle 1^{2}=1.0} −0.6=0.36{\displaystyle -0.6=0.36} −0.2=0.04{\displaystyle -0.2=0.04} 統計值稱為二次誤差和 (SSE) 是尋找標準偏差,方差和其他測量的一個有用的步驟. 為了從資料表中找到SSE,新增資料表第五列中的值. 對於這個樣本資料集,這個計算如下:0.64+0.36+1.0+0.36+0.04=2.4{\displaystyle 0.64+0.36+1.0+0.36+0.04=2.4} 估計的標準誤差是SSE平均值的平方根. 它通常用希臘字母 σ{\displaystyle \sigma } 表示. 因此,第一個計算是將SSE得分除以測量資料點的數量. 然後,找到該結果的平方根. 如果測量資料代表整個群體, 那麼你將通過除以N,資料點數來找到平均值. 但是,如果您使用的是較小的樣本群,則在分母中替換N-2. 對於本文中的樣本資料集,我們可以假設它是一個樣本集,而不是一個群體,因為只有5個資料值. 因此,計算估計的標準誤差如下: σ=2.45−2{\displaystyle \sigma ={\sqrt {\frac {2.4}{5-2}}}} σ=2.43{\displaystyle \sigma ={\sqrt {\frac {2.4}{3}}}} σ=0.8{\displaystyle \sigma ={\sqrt {0.8}}} σ=0.894{\displaystyle \sigma =0.894} 估計的標準誤差是一個統計數字,它告訴你測量資料與理論直線,迴歸線的關係有多好. 0的分數意味著完全匹配, 每個測量資料點都直接落線上上. 廣泛分佈的資料得分要高得多. 在這個小樣本組中,0.894的標準誤差得分相當低,並且代表了組織良好的資料結果.  摘要:
計算每個預測值的誤差. 計算錯誤的平方. 求出二次誤差的總和 (SSE). 完成你的計算. 解釋你的結果.