Calculadora Número de valores individuales dados Error estándar residual

✖La suma de cuadrados residuales es la suma de las diferencias al cuadrado entre los valores observados y predichos en un análisis de regresión.ⓘ Suma residual de cuadrados [RSS]			+10% -10%
✖El error estándar residual de los datos es la medida de la dispersión de los residuos (diferencias entre los valores observados y predichos) alrededor de la línea de regresión en un análisis de regresión.ⓘ Error estándar residual de datos [RSE]			+10% -10%

✖El número de valores individuales es el recuento total de puntos de datos distintos en un conjunto de datos.ⓘ Número de valores individuales dados Error estándar residual [n]

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Fórmula

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Número de valores individuales dados Error estándar residual

Fórmula

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

Ejemplo

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

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Número de valores individuales dados Error estándar residual Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Esta fórmula usa 3 Variables

Variables utilizadas

Número de valores individuales - El número de valores individuales es el recuento total de puntos de datos distintos en un conjunto de datos.
Suma residual de cuadrados - La suma de cuadrados residuales es la suma de las diferencias al cuadrado entre los valores observados y predichos en un análisis de regresión.
Error estándar residual de datos - El error estándar residual de los datos es la medida de la dispersión de los residuos (diferencias entre los valores observados y predichos) alrededor de la línea de regresión en un análisis de regresión.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Suma residual de cuadrados: 260 --> No se requiere conversión
Error estándar residual de datos: 3 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

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

Evaluar ... ...

n = 29.8888888888889

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

29.8888888888889 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Número de valores individuales

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Anirudh Singh

Instituto Nacional de Tecnología (LIENDRE), Jamshedpur

¡Anirudh Singh ha creado esta calculadora y 300+ más calculadoras!

Verificada por Urvi Rathod

Facultad de Ingeniería del Gobierno de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad

¡Urvi Rathod ha verificado esta calculadora y 1900+ más calculadoras!

< 18 Fórmulas básicas en estadística Calculadoras

Valor P de la muestra

Vamos Valor P de la muestra = (Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)/sqrt((Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/Tamaño de la muestra)

Tamaño de muestra dado valor P

Vamos Tamaño de la muestra = ((Valor P de la muestra^2)*Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/((Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)^2)

t Estadística de Distribución Normal

Vamos t Estadístico de distribución normal = (Muestra promedio-Media poblacional)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))

Estadística t

Vamos t estadística = (Media observada de la muestra-Media teórica de la muestra)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))

Estadística de chi cuadrado

Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Desviación estándar muestral^2)/(Desviación estándar de población^2)

Estadístico de chi cuadrado dadas las varianzas de la muestra y la población

Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Variación de la muestra)/Variación de la población

Número de clases dadas Ancho de clase

Vamos Número de clases = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Ancho de clase de datos

Ancho de clase de datos

Vamos Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases

Expectativa de diferencia de variables aleatorias

Vamos Expectativa de diferencia de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X-Expectativa de la variable aleatoria Y

Expectativa de suma de variables aleatorias

Vamos Expectativa de suma de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X+Expectativa de la variable aleatoria Y

Valor F de dos muestras dadas las desviaciones estándar de la muestra

Vamos Valor F de dos muestras = (Desviación estándar de la muestra X/Desviación estándar de la muestra Y)^2

Número de valores individuales dados Error estándar residual

Vamos Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1

Elemento más pequeño en el rango de datos dado

Vamos Elemento más pequeño en datos = Elemento más grande en datos-Rango de datos

Elemento más grande en el rango de datos dado

Vamos Elemento más grande en datos = Rango de datos+Elemento más pequeño en datos

Valor F de dos muestras

Vamos Valor F de dos muestras = Varianza de la muestra X/Varianza de la muestra Y

Rango de datos

Vamos Rango de datos = Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos

Rango medio de datos

Vamos Rango medio de datos = (Valor máximo de datos+Valor mínimo de datos)/2

Frecuencia relativa

Vamos Frecuencia relativa = Frecuencia absoluta/Frecuencia total

Número de valores individuales dados Error estándar residual Fórmula

Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

¿Qué es el error estándar residual?

El error estándar residual es una medida del tamaño típico de los residuos. De manera equivalente, es una medida de cuán equivocadas puede esperar que sean las predicciones. Los números más pequeños son mejores, siendo el cero un ajuste perfecto para los datos. Es una herramienta básica en el análisis de regresión de datos estadísticos.

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