Suma kwadratów Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń
Formułę używana
Suma kwadratów = Rozbieżność danych*Rozmiar próbki w sumie kwadratu
SS = σ2*N(SS)
Ta formuła używa 3 Zmienne
Używane zmienne
Suma kwadratów - Suma kwadratów to suma kwadratów odchyleń poszczególnych punktów danych od średniej zbioru danych.
Rozbieżność danych - Wariancja danych jest miarą tego, jak bardzo różnią się wartości w zbiorze danych.
Rozmiar próbki w sumie kwadratu - Rozmiar próbki w sumie kwadratów to liczba obserwacji lub punktów danych zebranych w badaniu lub eksperymencie.
KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową
Rozbieżność danych: 16 --> Nie jest wymagana konwersja
Rozmiar próbki w sumie kwadratu: 15 --> Nie jest wymagana konwersja
KROK 2: Oceń formułę
Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze
SS = σ2*N(SS) --> 16*15
Ocenianie ... ...
SS = 240
KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia
240 --> Nie jest wymagana konwersja
OSTATNIA ODPOWIEDŹ
240 <-- Suma kwadratów
(Obliczenie zakończone za 00.004 sekund)

Kredyty

Stworzone przez Anirudh Singh
Narodowy Instytut Technologii (GNIDA), Jamshedpur
Anirudh Singh utworzył ten kalkulator i 300+ więcej kalkulatorów!
Zweryfikowane przez Urvi Rathod
Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad
Urvi Rathod zweryfikował ten kalkulator i 1900+ więcej kalkulatorów!

3 Suma kwadratów Kalkulatory

Resztkowa suma kwadratów danego resztowego błędu standardowego
Iść Pozostała suma kwadratów = (Resztkowy błąd standardowy^2)*(Rozmiar próbki w sumie kwadratu-1)
Pozostała suma kwadratów
Iść Pozostała suma kwadratów = (Resztkowy błąd standardowy^2)*Stopnie swobody w sumie kwadratów
Suma kwadratów
Iść Suma kwadratów = Rozbieżność danych*Rozmiar próbki w sumie kwadratu

Suma kwadratów Formułę

Suma kwadratów = Rozbieżność danych*Rozmiar próbki w sumie kwadratu
SS = σ2*N(SS)

Jakie znaczenie ma suma kwadratów wartości danych w statystyce?

W Statystyce obliczanie sumy kwadratów ma ogromne znaczenie zarówno na poziomie podstawowym, jak i zaawansowanym. W przypadku podstawowych miar dyspersji, takich jak wariancja, odchylenie standardowe, błąd standardowy itp., obliczenia będą bardzo gorączkowe, jeśli będziemy postępować zgodnie z ich sumowaniem z definicji. Ale to sumowanie można uprościć do innej postaci, która obejmuje sumę kwadratów punktów danych. Wtedy obliczenia będą łatwiejsze, a podnosząc każdą wartość do kwadratu, możemy uniknąć problemów ze znakami ujemnymi, gdy niektóre wartości danych są ujemne.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!