Erro Padrão Residual de Dados com Graus de Liberdade Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo
Fórmula Usada
Erro padrão residual de dados = sqrt(Soma residual de quadrados no erro padrão/Graus de liberdade no erro padrão)
RSEData = sqrt(RSS(Error)/DF(Error))
Esta fórmula usa 1 Funções, 3 Variáveis
Funções usadas
sqrt - Uma função de raiz quadrada é uma função que recebe um número não negativo como entrada e retorna a raiz quadrada do número de entrada fornecido., sqrt(Number)
Variáveis Usadas
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.
Soma residual de quadrados no erro padrão - A soma residual dos quadrados no erro padrão é a soma das diferenças quadradas entre os valores observados e previstos em uma análise de regressão.
Graus de liberdade no erro padrão - Graus de liberdade no erro padrão é o número de valores no cálculo final de uma estatística que podem variar livremente.
ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base
Soma residual de quadrados no erro padrão: 400 --> Nenhuma conversão necessária
Graus de liberdade no erro padrão: 99 --> Nenhuma conversão necessária
ETAPA 2: Avalie a Fórmula
Substituindo valores de entrada na fórmula
RSEData = sqrt(RSS(Error)/DF(Error)) --> sqrt(400/99)
Avaliando ... ...
RSEData = 2.01007563051842
PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída
2.01007563051842 --> Nenhuma conversão necessária
RESPOSTA FINAL
2.01007563051842 2.010076 <-- Erro padrão residual de dados
(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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!

7 Erros Calculadoras

Erro Padrão de Diferença de Médias
Vai Erro padrão de diferença de médias = sqrt(((Desvio Padrão da Amostra X^2)/Tamanho da amostra X em erro padrão)+((Desvio Padrão da Amostra Y^2)/Tamanho da amostra Y em erro padrão))
Erro padrão dos dados fornecidos na média
Vai Erro padrão de dados = sqrt((Soma dos Quadrados dos Valores Individuais/(Tamanho da amostra com erro padrão^2))-((Média dos dados^2)/Tamanho da amostra com erro padrão))
Erro Padrão de Proporção
Vai Erro padrão de proporção = sqrt((Proporção de amostra*(1-Proporção de amostra))/Tamanho da amostra com erro padrão)
Erro Padrão Residual de Dados
Vai Erro padrão residual de dados = sqrt(Soma residual de quadrados no erro padrão/(Tamanho da amostra com erro padrão-1))
Erro Padrão Residual de Dados com Graus de Liberdade
Vai Erro padrão residual de dados = sqrt(Soma residual de quadrados no erro padrão/Graus de liberdade no erro padrão)
Erro padrão dos dados dada variação
Vai Erro padrão de dados = sqrt(Variação de dados no erro padrão/Tamanho da amostra com erro padrão)
Erro Padrão de Dados
Vai Erro padrão de dados = Desvio Padrão de Dados/sqrt(Tamanho da amostra com erro padrão)

Erro Padrão Residual de Dados com Graus de Liberdade Fórmula

Erro padrão residual de dados = sqrt(Soma residual de quadrados no erro padrão/Graus de liberdade no erro padrão)
RSEData = sqrt(RSS(Error)/DF(Error))

O que é Erro Padrão e sua importância?

Em Estatística e análise de dados, o erro padrão tem grande importância. O termo "erro padrão" é usado para se referir ao desvio padrão de várias estatísticas de amostra, como média ou mediana. Por exemplo, o "erro padrão da média" refere-se ao desvio padrão da distribuição das médias amostrais retiradas de uma população. Quanto menor o erro padrão, mais representativa será a amostra da população geral. A relação entre o erro padrão e o desvio padrão é tal que, para um determinado tamanho de amostra, o erro padrão é igual ao desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra. O erro padrão também é inversamente proporcional ao tamanho da amostra; quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro padrão porque a estatística se aproximará do valor real.

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