這篇文章要用一句話來總結. 在資料表的第四列中, 特別是從實際觀察值 (y{\displaystyle y}) 減去預測值 (y′{\displaystyle y^{\prime }}). 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=0.6=0.6=0.6=0.6=0.6=0.6=0.6=0.6=5.5=0.2=0.2} y(5) 按每個列的平方值來乘以它. 填寫這些結果在資料表的最後一列. 對於樣本資料集來說,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} 這種被稱為二次錯誤總和 (SSE) 的統計值是尋找標準偏差,方差和其他測量中的一個有用的步<unk>. 您的資料表中的 SSE 要找到,請將資料表第五列中的數值加上. 估算的標準誤差為SSE平均數的平方根. 估算的標準誤差為SSE平均數的平方根. 這通常用希臘字母 σ{\displaystyle \sigma }表示. 這樣一來, 第一次計算是將SSE得分除以測量資料點數. 找到這個結果的平方根. 如果測量資料代表整個群體, 如果您使用的是較小的樣本集, 我們可以假設它是一個樣本, 而不是一個人口, 因此,以以下方式計算估算標準誤差: 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} 估算標準誤差是一種統計數字,它告訴你測量的資料與理論直線,即回歸線的關係有多好. 任何資料點都直接落線上上. 廣泛散佈的資料得分會更高. 標準誤差分數為0.894是相當低,  摘要:
計算每個預測值的誤差. 計算出錯誤的平方. 找出二次錯誤的總和 (SSE). 完成自己的計算. 解讀自己的結果.