Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté Calculatrice

✖La somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard est la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites dans une analyse de régression.ⓘ Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard [RSS_(Error)]			+10% -10%
✖Les degrés de liberté en erreur standard sont le nombre de valeurs dans le calcul final d'une statistique qui sont libres de varier.ⓘ Degrés de liberté en erreur standard [DF_(Error)]			+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 compte tenu des degrés de liberté [RSE_Data]

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Formule

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Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté

Formule

`"RSE"_{"Data"} = sqrt("RSS"_{"(Error)"}/"DF"_{"(Error)"})`

Exemple

`"2.010076"=sqrt("400"/"99")`

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Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/Degrés de liberté en erreur standard)
RSE_Data = sqrt(RSS_(Error)/DF_(Error))
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 3 Variables

Fonctions utilisées

sqrt - Une fonction racine carrée est une fonction qui prend un nombre non négatif comme entrée et renvoie la racine carrée du nombre d'entrée donné., sqrt(Number)

Variables utilisées

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.
Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard - La somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard est la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites dans une analyse de régression.
Degrés de liberté en erreur standard - Les degrés de liberté en erreur standard sont le nombre de valeurs dans le calcul final d'une statistique qui sont libres de varier.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard: 400 --> Aucune conversion requise
Degrés de liberté en erreur standard: 99 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

RSE_Data = sqrt(RSS_(Error)/DF_(Error)) --> sqrt(400/99)

Évaluer ... ...

RSE_Data = 2.01007563051842

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

2.01007563051842 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

2.01007563051842 ≈ 2.010076 <-- Erreur type résiduelle des données

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Accueil » Math » Statistiques » Erreurs, somme des carrés, degrés de liberté et tests d'hypothèses » les erreurs » Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté

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!

< 7 les erreurs Calculatrices

Erreur type de la différence des moyennes

Aller Erreur type de différence de moyennes = sqrt(((Écart type de l'échantillon X^2)/Taille de l'échantillon X en erreur standard)+((Écart type de l'échantillon Y^2)/Taille de l'échantillon Y en erreur standard))

Erreur type des données fournies Moyenne

Aller Erreur standard des données = sqrt((Somme des carrés de valeurs individuelles/(Taille de l'échantillon en erreur standard^2))-((Moyenne des données^2)/Taille de l'échantillon en erreur standard))

Erreur type de proportion

Aller Erreur standard de proportion = sqrt((Proportion de l'échantillon*(1-Proportion de l'échantillon))/Taille de l'échantillon en erreur standard)

Erreur type résiduelle des données

Aller Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/(Taille de l'échantillon en erreur standard-1))

Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté

Aller Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/Degrés de liberté en erreur standard)

Erreur type des données compte tenu de la variance

Aller Erreur standard des données = sqrt(Variation des données dans l'erreur standard/Taille de l'échantillon en erreur standard)

Erreur type des données

Aller Erreur standard des données = Écart type des données/sqrt(Taille de l'échantillon en erreur standard)

Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté Formule

Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/Degrés de liberté en erreur standard)
RSE_Data = sqrt(RSS_(Error)/DF_(Error))

Qu'est-ce que l'erreur standard et son importance ?

Dans les statistiques et l'analyse des données, l'erreur standard a une grande importance. Le terme « erreur standard » est utilisé pour désigner l'écart type de diverses statistiques d'échantillon, telles que la moyenne ou la médiane. Par exemple, "l'erreur type de la moyenne" fait référence à l'écart type de la distribution des moyennes d'échantillon tirées d'une population. Plus l'erreur type est faible, plus l'échantillon sera représentatif de la population globale. La relation entre l'erreur type et l'écart type est telle que, pour une taille d'échantillon donnée, l'erreur type est égale à l'écart type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon. L'erreur type est également inversement proportionnelle à la taille de l'échantillon ; plus la taille de l'échantillon est grande, plus l'erreur type est petite, car la statistique se rapproche de la valeur réelle.

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