Сумма квадратов Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Сумма квадратов = Отклонение данных*Размер выборки в сумме квадратов
SS = σ2*N(SS)
В этой формуле используются 3 Переменные
Используемые переменные
Сумма квадратов - Сумма квадратов — это сумма квадратов отклонений отдельных точек данных от среднего значения набора данных.
Отклонение данных - Отклонение данных — это мера того, насколько различаются значения в наборе данных.
Размер выборки в сумме квадратов - Размер выборки в сумме квадратов — это количество наблюдений или точек данных, собранных в ходе исследования или эксперимента.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Отклонение данных: 16 --> Конверсия не требуется
Размер выборки в сумме квадратов: 15 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
SS = σ2*N(SS) --> 16*15
Оценка ... ...
SS = 240
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
240 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
240 <-- Сумма квадратов
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

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

3 Сумма квадратов Калькуляторы

Остаточная сумма квадратов с учетом остаточной стандартной ошибки
​ Идти Остаточная сумма квадратов = (Остаточная стандартная ошибка^2)*(Размер выборки в сумме квадратов-1)
Остаточная сумма квадратов
​ Идти Остаточная сумма квадратов = (Остаточная стандартная ошибка^2)*Степени свободы в сумме квадратов
Сумма квадратов
​ Идти Сумма квадратов = Отклонение данных*Размер выборки в сумме квадратов

Сумма квадратов формула

Сумма квадратов = Отклонение данных*Размер выборки в сумме квадратов
SS = σ2*N(SS)

Какова важность суммы квадратов значений данных в статистике?

В статистике расчет суммы квадратов имеет большое значение как на базовом, так и на продвинутом уровне. Для основных показателей дисперсии, таких как дисперсия, стандартное отклонение, стандартная ошибка и т. д., расчеты будут очень лихорадочными, если мы будем следовать суммированию из их определения. Но это суммирование можно упростить до другой формы, которая включает сумму квадратов точек данных. Тогда вычисления будут проще, и, возводя в квадрат каждое значение, мы сможем избежать проблем с отрицательными знаками, когда некоторые значения данных отрицательны.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!