Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler Taschenrechner

✖Die Residualsumme der Quadrate ist die Summe der quadrierten Differenzen zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten in einer Regressionsanalyse.ⓘ Restquadratsumme [RSS]			+10% -10%
✖Der Residuenstandardfehler der Daten ist das Maß für die Streuung der Residuen (Differenzen zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten) um die Regressionslinie in einer Regressionsanalyse.ⓘ Reststandardfehler der Daten [RSE]			+10% -10%

✖Die Anzahl der einzelnen Werte ist die Gesamtzahl der unterschiedlichen Datenpunkte in einem Datensatz.ⓘ Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler [n]

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Formel

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Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler

Formel

`"n" = ("RSS"/("RSE"^2))+1`

Beispiel

`"29.88889"=("260"/(("3")^2))+1`

Taschenrechner

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Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Anzahl der Einzelwerte = (Restquadratsumme/(Reststandardfehler der Daten^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Diese formel verwendet 3 Variablen

Verwendete Variablen

Anzahl der Einzelwerte - Die Anzahl der einzelnen Werte ist die Gesamtzahl der unterschiedlichen Datenpunkte in einem Datensatz.
Restquadratsumme - Die Residualsumme der Quadrate ist die Summe der quadrierten Differenzen zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten in einer Regressionsanalyse.
Reststandardfehler der Daten - Der Residuenstandardfehler der Daten ist das Maß für die Streuung der Residuen (Differenzen zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten) um die Regressionslinie in einer Regressionsanalyse.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Restquadratsumme: 260 --> Keine Konvertierung erforderlich
Reststandardfehler der Daten: 3 --> Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

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

Auswerten ... ...

n = 29.8888888888889

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

29.8888888888889 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Anzahl der Einzelwerte

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

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Credits

Erstellt von Anirudh Singh

Nationales Institut für Technologie (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh hat diesen Rechner und 300+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod hat diesen Rechner und 1900+ weitere Rechner verifiziert!

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P-Wert der Probe

Gehen P-Wert der Probe = (Probenanteil-Angenommener Bevölkerungsanteil)/sqrt((Angenommener Bevölkerungsanteil*(1-Angenommener Bevölkerungsanteil))/Probengröße)

Stichprobengröße bei gegebenem P-Wert

Gehen Probengröße = ((P-Wert der Probe^2)*Angenommener Bevölkerungsanteil*(1-Angenommener Bevölkerungsanteil))/((Probenanteil-Angenommener Bevölkerungsanteil)^2)

t Statistik

Gehen t Statistik = (Beobachteter Mittelwert der Stichprobe-Theoretischer Mittelwert der Stichprobe)/(Beispiel einer Standardabweichung/sqrt(Probengröße))

t Statistik der Normalverteilung

Gehen t Statistik der Normalverteilung = (Stichprobenmittelwert-Bevölkerungsdurchschnitt)/(Beispiel einer Standardabweichung/sqrt(Probengröße))

Chi-Quadrat-Statistik

Gehen Chi-Quadrat-Statistik = ((Probengröße-1)*Beispiel einer Standardabweichung^2)/(Bevölkerungsstandardabweichung^2)

Anzahl der Klassen mit Klassenbreite

Gehen Anzahl der Klassen = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/Klassenbreite der Daten

Klassenbreite der Daten

Gehen Klassenbreite der Daten = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/Anzahl der Klassen

Erwartung der Summe der Zufallsvariablen

Gehen Erwartungswert der Summe zufälliger Variablen = Erwartung der Zufallsvariablen X+Erwartung der Zufallsvariablen Y

Erwartung der Differenz von Zufallsvariablen

Gehen Erwartung der Differenz zufälliger Variablen = Erwartung der Zufallsvariablen X-Erwartung der Zufallsvariablen Y

Chi-Quadrat-Statistik bei Stichproben- und Populationsvarianzen

Gehen Chi-Quadrat-Statistik = ((Probengröße-1)*Stichprobenvarianz)/Populationsvarianz

F-Wert von zwei Stichproben bei gegebenen Stichproben-Standardabweichungen

Gehen F-Wert von zwei Proben = (Standardabweichung von Probe X/Standardabweichung der Probe Y)^2

Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler

Gehen Anzahl der Einzelwerte = (Restquadratsumme/(Reststandardfehler der Daten^2))+1

Kleinstes Element im angegebenen Datenbereich

Gehen Kleinstes Element in den Daten = Größtes Element in den Daten-Datenbereich

Größtes Element im angegebenen Datenbereich

Gehen Größtes Element in den Daten = Datenbereich+Kleinstes Element in den Daten

Datenbereich

Gehen Datenbereich = Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten

Mittlerer Datenbereich

Gehen Mittlerer Datenbereich = (Maximaler Datenwert+Mindestwert der Daten)/2

F-Wert von zwei Proben

Gehen F-Wert von zwei Proben = Varianz von Probe X/Varianz der Stichprobe Y

Relative Frequenz

Gehen Relative Frequenz = Absolute Frequenz/Gesamthäufigkeit

Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler Formel

Anzahl der Einzelwerte = (Restquadratsumme/(Reststandardfehler der Daten^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

Was ist der Reststandardfehler?

Der Reststandardfehler ist ein Maß für die typische Größe der Residuen. Entsprechend ist es ein Maß dafür, wie falsch Sie Vorhersagen erwarten können. Kleinere Zahlen sind besser, wobei Null perfekt zu den Daten passt. Es ist ein grundlegendes Werkzeug bei der Regressionsanalyse statistischer Daten.

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