Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle Calculatrice

✖La somme résiduelle des carrés est la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites dans une analyse de régression.ⓘ Somme résiduelle des carrés [RSS]			+10% -10%
✖L'erreur type résiduelle des données est la mesure de la répartition des résidus (différences entre les valeurs observées et prédites) autour de la ligne de régression dans une analyse de régression.ⓘ Erreur type résiduelle des données [RSE]			+10% -10%

✖Le nombre de valeurs individuelles correspond au nombre total de points de données distincts dans un ensemble de données.ⓘ Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle [n]

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Formule

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Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle

Formule

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

Exemple

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

Calculatrice

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Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Cette formule utilise 3 Variables

Variables utilisées

Nombre de valeurs individuelles - Le nombre de valeurs individuelles correspond au nombre total de points de données distincts dans un ensemble de données.
Somme résiduelle des carrés - La somme résiduelle des carrés est la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites dans une analyse de régression.
Erreur type résiduelle des données - L'erreur type résiduelle des données est la mesure de la répartition des résidus (différences entre les valeurs observées et prédites) autour de la ligne de régression dans une analyse de régression.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Somme résiduelle des carrés: 260 --> Aucune conversion requise
Erreur type résiduelle des données: 3 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

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

Évaluer ... ...

n = 29.8888888888889

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

29.8888888888889 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Nombre de valeurs individuelles

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par Anirudh Singh

Institut national de technologie (LENTE), Jamshedpur

Anirudh Singh a créé cette calculatrice et 300+ autres calculatrices!

Vérifié par Urvi Rathod

Collège d'ingénierie du gouvernement de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod a validé cette calculatrice et 1900+ autres calculatrices!

< 18 Formules de base en statistiques Calculatrices

Valeur P de l'échantillon

Aller Valeur P de l'échantillon = (Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)/sqrt((Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/Taille de l'échantillon)

Taille de l'échantillon donné Valeur P

Aller Taille de l'échantillon = ((Valeur P de l'échantillon^2)*Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/((Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)^2)

t Statistique de distribution normale

Aller t Statistique de distribution normale = (Moyenne de l'échantillon-Population signifie)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))

t Statistique

Aller t Statistique = (Moyenne observée de l'échantillon-Moyenne théorique de l'échantillon)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))

Nombre de classes données Largeur de classe

Aller Nombre de cours = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Largeur de classe des données

Largeur de classe des données

Aller Largeur de classe des données = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Nombre de cours

Chi carré statistique

Aller Statistique du chi carré = ((Taille de l'échantillon-1)*Exemple d'écart type^2)/(Écart type de la population^2)

Chi carré statistique donnée Échantillon et variances de la population

Aller Statistique du chi carré = ((Taille de l'échantillon-1)*Écart de l'échantillon)/Variation démographique

Espérance de différence des variables aléatoires

Aller Attente de différence de variables aléatoires = Attente de la variable aléatoire X-Attente de la variable aléatoire Y

Espérance de la somme des variables aléatoires

Aller Attente de la somme de variables aléatoires = Attente de la variable aléatoire X+Attente de la variable aléatoire Y

Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle

Aller Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1

Valeur F de deux échantillons compte tenu des écarts-types des échantillons

Aller Valeur F de deux échantillons = (Écart type de l'échantillon X/Écart type de l'échantillon Y)^2

Milieu de gamme de données

Aller Milieu de gamme de données = (Valeur maximale des données+Valeur minimale des données)/2

Valeur F de deux échantillons

Aller Valeur F de deux échantillons = Variance de l'échantillon X/Variance de l'échantillon Y

Élément le plus important dans la plage de données donnée

Aller Le plus grand élément de données = Plage de données+Le plus petit élément des données

Plus petit élément dans la plage de données donnée

Aller Le plus petit élément des données = Le plus grand élément de données-Plage de données

Plage de données

Aller Plage de données = Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données

Fréquence relative

Aller Fréquence relative = Fréquence absolue/Fréquence totale

Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle Formule

Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

Qu'est-ce que l'erreur type résiduelle ?

L'erreur type résiduelle est une mesure de la taille typique des résidus. De manière équivalente, c'est une mesure de la façon dont vous pouvez vous attendre à ce que les prédictions soient erronées. Les petits nombres sont meilleurs, zéro étant un ajustement parfait aux données. C'est un outil de base dans l'analyse de régression d'une donnée statistique.

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