Калькулятор от А до Я

Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки Калькулятор

математика
Детская площадка
Здоровье
Инженерное дело
физика
финансовый
Химия
✖Остаточная сумма квадратов — это сумма квадратов разностей между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями в регрессионном анализе.ⓘ Остаточная сумма квадратов [RSS]
+10%
-10%
✖Остаточная стандартная ошибка данных — это мера разброса остатков (разниц между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями) вокруг линии регрессии в регрессионном анализе.ⓘ Остаточная стандартная ошибка данных [RSE]
+10%
-10%
✖Количество отдельных значений — это общее количество различных точек данных в наборе данных.ⓘ Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки [n]
⎘ копия
👎
Формула
✖

Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки

Формула
`"n" = ("RSS"/("RSE"^2))+1`

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

Калькулятор
LaTeX
сбросить
👍

Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Количество отдельных значений = (Остаточная сумма квадратов/(Остаточная стандартная ошибка данных^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1
В этой формуле используются 3 Переменные
Используемые переменные
Количество отдельных значений - Количество отдельных значений — это общее количество различных точек данных в наборе данных.
Остаточная сумма квадратов - Остаточная сумма квадратов — это сумма квадратов разностей между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями в регрессионном анализе.
Остаточная стандартная ошибка данных - Остаточная стандартная ошибка данных — это мера разброса остатков (разниц между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями) вокруг линии регрессии в регрессионном анализе.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Остаточная сумма квадратов: 260 --> Конверсия не требуется
Остаточная стандартная ошибка данных: 3 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
n = (RSS/(RSE^2))+1 --> (260/(3^2))+1
Оценка ... ...
n = 29.8888888888889
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
29.8888888888889 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
29.8888888888889 ≈ 29.88889 <-- Количество отдельных значений
(Расчет завершен через 00.020 секунд)
Вы здесь -
Дом » математика » Статистика » Основные формулы в статистике » Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки

Кредиты

Сделано Анируд Сингх
Национальный технологический институт (NIT), Джамшедпур
Анируд Сингх создал этот калькулятор и еще 300+!
Проверено Урви Ратод
Государственный инженерный колледж Вишвакармы (VGEC), Ахмадабад
Урви Ратод проверил этот калькулятор и еще 1900+!

18 Основные формулы в статистике Калькуляторы

Значение P образца
Идти P-значение образца = (Образец пропорции-Предполагаемая доля населения)/sqrt((Предполагаемая доля населения*(1-Предполагаемая доля населения))/Размер образца)
Размер выборки с учетом значения P
Идти Размер образца = ((P-значение образца^2)*Предполагаемая доля населения*(1-Предполагаемая доля населения))/((Образец пропорции-Предполагаемая доля населения)^2)
t Статистика нормального распределения
Идти t Статистика нормального распределения = (Выборочное среднее-Средняя численность населения)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
т Статистика
Идти t Статистика = (Наблюдаемое среднее значение выборки-Теоретическое значение выборки)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
Чи-квадрат Статистика
Идти Статистика Чи-квадрата = ((Размер образца-1)*Пример стандартного отклонения^2)/(Стандартное отклонение населения^2)
Количество классов с учетом ширины класса
Идти Количество классов = (Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных)/Ширина класса данных
Ширина класса данных
Идти Ширина класса данных = (Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных)/Количество классов
Статистика хи-квадрата с учетом выборки и дисперсии генеральной совокупности
Идти Статистика Чи-квадрата = ((Размер образца-1)*Выборочная дисперсия)/Дисперсия населения
Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки
Идти Количество отдельных значений = (Остаточная сумма квадратов/(Остаточная стандартная ошибка данных^2))+1
F Значение двух образцов с заданными стандартными отклонениями выборки
Идти Значение F двух образцов = (Стандартное отклонение образца X/Стандартное отклонение образца Y)^2
Ожидание разности случайных величин
Идти Ожидание разницы случайных величин = Ожидание случайной величины X-Ожидание случайной величины Y
Ожидание суммы случайных величин
Идти Ожидание суммы случайных величин = Ожидание случайной величины X+Ожидание случайной величины Y
Средний диапазон данных
Идти Средний диапазон данных = (Максимальная ценность данных+Минимальное значение данных)/2
Самый большой элемент в заданном диапазоне данных
Идти Самый большой элемент данных = Диапазон данных+Наименьший элемент данных
Наименьший элемент в заданном диапазоне данных
Идти Наименьший элемент данных = Самый большой элемент данных-Диапазон данных
Диапазон данных
Идти Диапазон данных = Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных
Значение F двух образцов
Идти Значение F двух образцов = Отклонение образца X/Дисперсия образца Y
Относительная частота
Идти Относительная частота = Абсолютная частота/Общая частота

Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки формула

Количество отдельных значений = (Остаточная сумма квадратов/(Остаточная стандартная ошибка данных^2))+1
n = (RSS/(RSE^2))+1

Что такое остаточная стандартная ошибка?

Остаточная стандартная ошибка является мерой типичного размера остатков. Эквивалентно, это мера того, насколько ошибочными могут быть прогнозы. Меньшие числа лучше, ноль идеально подходит для данных. Это основной инструмент регрессионного анализа статистических данных.

About | Contact | Disclaimer | Terms | Privacy Policy
© 2016-2024 A softusvista inc. venture!



Дом
БЕСПЛАТНО PDF-файлы
🔍 Поиск

Категории

доля
Let Others Know
✖
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!