Número de valores individuais dados erro padrão residual Calculadora

✖A Soma dos Quadrados Residuais é a soma das diferenças quadradas entre os valores observados e previstos em uma análise de regressão.ⓘ Soma Residual de Quadrados [RSS]			+10% -10%
✖O erro padrão residual dos dados é a medida da dispersão dos resíduos (diferenças entre os valores observados e previstos) em torno da linha de regressão em uma análise de regressão.ⓘ Erro padrão residual de dados [RSE]			+10% -10%

✖Número de valores individuais é a contagem total de pontos de dados distintos em um conjunto de dados.ⓘ Número de valores individuais dados erro padrão residual [n]

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Fórmula

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Número de valores individuais dados erro padrão residual

Fórmula

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

Exemplo

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

Calculadora

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Número de valores individuais dados erro padrão residual Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Número de valores individuais = (Soma Residual de Quadrados/(Erro padrão residual de dados^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
Esta fórmula usa 3 Variáveis

Variáveis Usadas

Número de valores individuais - Número de valores individuais é a contagem total de pontos de dados distintos em um conjunto de dados.
Soma Residual de Quadrados - A Soma dos Quadrados Residuais é a soma das diferenças quadradas entre os valores observados e previstos em uma análise de regressão.
Erro padrão residual de dados - O erro padrão residual dos dados é a medida da dispersão dos resíduos (diferenças entre os valores observados e previstos) em torno da linha de regressão em uma análise de regressão.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Soma Residual de Quadrados: 260 --> Nenhuma conversão necessária
Erro padrão residual de dados: 3 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

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

Avaliando ... ...

n = 29.8888888888889

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

29.8888888888889 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Número de valores individuais

(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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Créditos

Criado por Anirudh Singh

Instituto Nacional de Tecnologia (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh criou esta calculadora e mais 300+ calculadoras!

Verificado por Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod verificou esta calculadora e mais 1900+ calculadoras!

< 18 Fórmulas Básicas em Estatística Calculadoras

Valor P da Amostra

Vai Valor P da amostra = (Proporção de amostra-Proporção Populacional Assumida)/sqrt((Proporção Populacional Assumida*(1-Proporção Populacional Assumida))/Tamanho da amostra)

Tamanho da amostra dado Valor P

Vai Tamanho da amostra = ((Valor P da amostra^2)*Proporção Populacional Assumida*(1-Proporção Populacional Assumida))/((Proporção de amostra-Proporção Populacional Assumida)^2)

t Estatística de Distribuição Normal

Vai t Estatística de distribuição normal = (Média da amostra-Média populacional)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))

t Estatística

Vai Estatística = (Média observada da amostra-Média Teórica da Amostra)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))

Estatística qui-quadrado

Vai Estatística Chi Quadrado = ((Tamanho da amostra-1)*Desvio Padrão da Amostra^2)/(Desvio Padrão Populacional^2)

Estatística qui-quadrado dada amostras e variações populacionais

Vai Estatística Chi Quadrado = ((Tamanho da amostra-1)*Variância da amostra)/Variância Populacional

Expectativa de Diferença de Variáveis Aleatórias

Vai Expectativa de diferença de variáveis aleatórias = Expectativa da variável aleatória X-Expectativa da variável aleatória Y

Expectativa da Soma das Variáveis Aleatórias

Vai Expectativa de Soma de Variáveis Aleatórias = Expectativa da variável aleatória X+Expectativa da variável aleatória Y

Número de classes dada largura de classe

Vai Número de aulas = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Largura da classe de dados

Largura de classe de dados

Vai Largura da classe de dados = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Número de aulas

Número de valores individuais dados erro padrão residual

Vai Número de valores individuais = (Soma Residual de Quadrados/(Erro padrão residual de dados^2))+1

Valor F de Duas Amostras dados Desvios Padrão da Amostra

Vai Valor F de duas amostras = (Desvio Padrão da Amostra X/Desvio Padrão da Amostra Y)^2

Faixa intermediária de dados

Vai Faixa média de dados = (Valor máximo dos dados+Valor mínimo dos dados)/2

Valor F de Duas Amostras

Vai Valor F de duas amostras = Variância da Amostra X/Variância da Amostra Y

Frequência relativa

Vai Frequência relativa = Frequência Absoluta/Frequência total

Maior item em intervalo de dados determinado

Vai Maior item em dados = Faixa de dados+Menor item em dados

Menor item no intervalo dado de dados

Vai Menor item em dados = Maior item em dados-Faixa de dados

Faixa de dados

Vai Faixa de dados = Maior item em dados-Menor item em dados

Número de valores individuais dados erro padrão residual Fórmula

Número de valores individuais = (Soma Residual de Quadrados/(Erro padrão residual de dados^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

O que é erro padrão residual?

O erro padrão residual é uma medida do tamanho típico dos resíduos. Equivalentemente, é uma medida de quão errado você pode esperar que as previsões sejam. Números menores são melhores, com zero sendo um ajuste perfeito para os dados. É uma ferramenta básica na análise de regressão de dados estatísticos.

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