תוֹכֶן
בסטטיסטיקה ניתן לקבוע את הפרמטרים של מודל מתמטי לינארי מתוך נתונים ניסויים בשיטה המכונה רגרסיה לינארית. שיטה זו מעריכה את הפרמטרים של משוואה של הטופס y = mx + b (המשוואה הסטנדרטית לקו) באמצעות נתונים ניסיוניים. עם זאת, כמו ברוב המודלים הסטטיסטיים, המודל לא יתאים בדיוק לנתונים; לפיכך, בחלק מהפרמטרים, כמו המדרון, יש שגיאה (או אי וודאות) הקשורים אליהם. השגיאה הסטנדרטית היא דרך אחת למדידת אי וודאות זו וניתן לבצע אותה בכמה צעדים קצרים.
מצא את סכום שאריות הריבוע (SSR) עבור הדגם. זהו סכום ריבוע ההפרש בין כל נקודת נתונים בודדת לנקודת הנתונים שהמודל חוזה. לדוגמה, אם נקודות הנתונים היו 2.7, 5.9 ו- 9.4 ונקודות הנתונים שנבנו מהמודל היו 3, 6 ו- 9, אז לקיחת ריבוע ההפרש של כל אחת מהנקודות נותנת 0.09 (נמצא על ידי חיסור 3 על 2.7 ו- בריבוע המספר המתקבל), 0.01 ו 0.16, בהתאמה. הוספת מספרים אלה יחד נותנת 0.26.
חלקו את ה- SSR של המודל במספר התצפיות בנקודת הנתונים, מינוס שתיים. בדוגמה זו, ישנן שלוש תצפיות וחיסור שתיים מזה נותן אחת. לכן חלוקת ה- SSR של 0.26 באחד נותנת 0.26. קרא לתוצאה זו א.
קח את השורש הריבועי של התוצאה A. בדוגמה לעיל, נטילת השורש המרובע של 0.26 נותנת 0.51.
קבע את סכום המשבצות המוצהר (ESS) של המשתנה הבלתי תלוי. לדוגמה, אם נקודות הנתונים נמדדו במרווחים של 1, 2 ו -3 שניות, תחסכו כל מספר בממוצע המספרים וריכבו אותו, ואז סיכמו את המספרים הבאים. לדוגמא, הממוצע של המספרים הנתונים הוא 2, כך שחיסור של כל מספר בשניים וריבוע נותן 1, 0 ו -1. אם לקחת את סכום המספרים האלה נותן 2.
מצא את השורש הריבועי של ה- ESS. בדוגמה כאן לקיחת השורש הריבועי של 2 נותנת 1.41. קרא לתוצאה זו ב.
חלק את התוצאה B לפי התוצאה A. סיכום הדוגמא, חלוקת 0.51 ב- 1.41 נותן 0.36. זו השגיאה הסטנדרטית של המדרון.