Vsebina
Pri nameščanju ravne črte na niz podatkov vas bo morda zanimalo, kako ugotoviti, kako dobljena črta ustreza podatkom. Eden od načinov za to je izračunati vsoto napak kvadratkov (SSE). Ta vrednost zagotavlja merilo, kako najustreznejša linija približa naboru podatkov. SSE je pomemben za analizo eksperimentalnih podatkov in je določen z le nekaj kratkimi koraki.
Poiščite linijo, ki bo najbolje ustrezala modeliranju podatkov z regresijo. Vrstica, ki se najbolje prilega, ima obliko y = ax + b, kjer sta a in b parametra, ki ju morate določiti. Te parametre najdete s pomočjo preproste linearne regresijske analize. Denimo, da ima najprimernejša oblika obliko y = 0,8x + 7.
Z enačbo določite vrednost vsake y-vrednosti, predvidena s črto, ki se najbolje prilega. To lahko storite tako, da vsako enačbo x vstavite v enačbo vrstice. Na primer, če je x enak 1, zamenjava v enačbo y = 0,8x + 7 poda vrednost 7,8 za vrednost y.
Določite povprečje vrednosti, predvidenih iz vrstice enačbe z najboljšo prilagoditvijo. To lahko storite tako, da seštejete vse y-vrednosti, predvidene iz enačb, in dobljeno število delite s številom vrednosti. Na primer, če so vrednosti 7,8, 8,6 in 9,4, seštevanje teh vrednosti da 25,8, deljenje tega števila pa s številom vrednosti, 3 v tem primeru pomeni 8,6.
Vsako posamezno vrednost odštejte od srednje in dobljeno število kvadratite. Če v našem primeru odštejemo vrednost 7,8 od povprečne 8,6, je dobljeno število 0,8. Če uporabimo to vrednost, dobimo 0,64.
Seštejte vse vrednosti kvadrata iz koraka 4. Če uporabite navodila v koraku 4 za vse tri vrednosti v našem primeru, boste našli vrednosti 0,64, 0 in 0,64. Če seštejemo te vrednosti, je 1,28. To je vsota napake kvadratov.