Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo calcolatrice

✖La somma residua dei quadrati è la somma delle differenze quadrate tra i valori osservati e quelli previsti in un'analisi di regressione.ⓘ Somma residua dei quadrati [RSS]			+10% -10%
✖L'errore standard residuo dei dati è la misura della diffusione dei residui (differenze tra i valori osservati e quelli previsti) attorno alla linea di regressione in un'analisi di regressione.ⓘ Errore standard residuo dei dati [RSE]			+10% -10%

✖Numero di valori individuali è il conteggio totale di punti dati distinti in un set di dati.ⓘ Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo [n]

⎘ Copia

👎

Formula

✖

Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo

Formula

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

Esempio

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

Calcolatrice

LaTeX

Ripristina

👍

Scaricamento Formule di base in statistica Formule PDF PDF Image

Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Questa formula utilizza 3 Variabili

Variabili utilizzate

Numero di valori individuali - Numero di valori individuali è il conteggio totale di punti dati distinti in un set di dati.
Somma residua dei quadrati - La somma residua dei quadrati è la somma delle differenze quadrate tra i valori osservati e quelli previsti in un'analisi di regressione.
Errore standard residuo dei dati - L'errore standard residuo dei dati è la misura della diffusione dei residui (differenze tra i valori osservati e quelli previsti) attorno alla linea di regressione in un'analisi di regressione.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Somma residua dei quadrati: 260 --> Nessuna conversione richiesta
Errore standard residuo dei dati: 3 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

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

Valutare ... ...

n = 29.8888888888889

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

29.8888888888889 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Numero di valori individuali

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Tu sei qui -

Casa » Matematica » Statistiche » Formule di base in statistica » Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo

Titoli di coda

Creato da Anirudh Singh

Istituto nazionale di tecnologia (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh ha creato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!

Verificato da Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod ha verificato questa calcolatrice e altre 1900+ altre calcolatrici!

< 18 Formule di base in statistica Calcolatrici

Valore P del campione

Partire Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)

Dimensione del campione dato P Value

Partire Misura di prova = ((Valore P del campione^2)*Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/((Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)^2)

t Statistica della distribuzione normale

Partire t Statistica della distribuzione normale = (Campione medio-Popolazione media)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))

t Statistica

Partire t Statistica = (Media osservata del campione-Media teorica del campione)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))

Statistica del chi quadrato

Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Deviazione standard campionaria^2)/(Deviazione standard della popolazione^2)

Numero di classi data la larghezza della classe

Partire Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati

Classe Larghezza dei dati

Partire Larghezza della classe dei dati = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Numero di classi

Statistica del chi quadrato date le varianze del campione e della popolazione

Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Varianza di campionamento)/Varianza della popolazione

Aspettativa di differenza di variabili casuali

Partire Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y

Aspettativa della somma delle variabili casuali

Partire Aspettativa della somma di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X+Aspettativa della variabile casuale Y

Valore F di due campioni date le deviazioni standard del campione

Partire Valore F di due campioni = (Deviazione standard del campione X/Deviazione standard del campione Y)^2

Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo

Partire Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1

Elemento più piccolo nell'intervallo di dati specificato

Partire Elemento più piccolo nei dati = Elemento più grande nei dati-Intervallo di dati

Elemento più grande nell'intervallo di dati specificato

Partire Elemento più grande nei dati = Intervallo di dati+Elemento più piccolo nei dati

Intervallo di dati

Partire Intervallo di dati = Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati

Gamma media di dati

Partire Intervallo medio di dati = (Valore massimo dei dati+Valore minimo dei dati)/2

Valore F di due campioni

Partire Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y

Frequenza relativa

Partire Frequenza relativa = Frequenza assoluta/Frequenza totale

Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo Formula

Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

Cos'è l'errore standard residuo?

L'errore standard residuo è una misura della dimensione tipica dei residui. Allo stesso modo, è una misura di quanto puoi aspettarti che le previsioni siano sbagliate. I numeri più piccoli sono migliori, con zero che si adatta perfettamente ai dati. È uno strumento di base nell'analisi di regressione di dati statistici.

Casa

GRATUITO PDF

🔍 Ricerca

Categorie

Condividere

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!