תוֹכֶן
בעת התאמת קו ישר למערכת נתונים, יתכן ותהיה מעוניין לקבוע עד כמה התאמת הקו המתאימה לנתונים. אחת הדרכים לעשות זאת היא לחשב את סכום שגיאת המשבצות (SSE). ערך זה מספק מדד לכמה טוב קו ההתאמה הטובה ביותר לערך הנתונים. SSE הוא חשוב לניתוח נתונים ניסיוניים והוא נקבע על ידי מספר צעדים קצרים בלבד.
מצא קו המתאים ביותר למודל הנתונים באמצעות רגרסיה. לקו המתאים ביותר יש את הצורה y = ax + b, כאשר a ו- b הם פרמטרים שעליך לקבוע. אתה יכול למצוא פרמטרים אלה באמצעות ניתוח רגרסיה לינארי פשוט. לדוגמה, נניח שלקו המתאים ביותר יש את הטופס y = 0.8x + 7.
השתמש במשוואה כדי לקבוע את הערך של כל ערך y שחזוי בשורת ההתאמה הטובה ביותר. אתה יכול לעשות זאת על ידי החלפת כל ערך x במשוואה של הקו. לדוגמה, אם x שווה ל 1, החלפתו למשוואה y = 0.8x + 7 נותנת 7.8 לערך y.
קבע את הממוצע של הערכים שצפו משורת המשוואה המתאימה ביותר. אתה יכול לעשות זאת על ידי סיכום כל ערכי ה- y שניבאו מהמשוואות, וחלוקת המספר שהתקבל במספר הערכים. לדוגמה, אם הערכים הם 7.8, 8.6 ו- 9.4, סיכום ערכים אלה נותן 25.8, וחילוק מספר זה במספר הערכים, 3 במקרה זה, נותן 8.6.
הפחיתו את כל הערכים האינדיבידואליים מהממוצע, וריכזו את המספר שנוצר. בדוגמא שלנו, אם נחסר את הערך 7.8 מהממוצע 8.6, המספר המתקבל הוא 0.8. ריבוע ערך זה נותן 0.64.
סיכום כל הערכים בריבוע משלב 4. אם אתה מחיל את ההוראות בשלב 4 על כל שלושת הערכים בדוגמה שלנו, תמצא ערכים של 0.64, 0 ו- 0.64. סיכום ערכים אלה נותן 1.28. זהו שגיאת סכום הריבועים.