Sisu

• Astuda
• Meetod 1/3: arvutage SSE käsitsi
• 3. meetod 3-st: SSE seostamine muu statistikaga

Ruutude summa ehk SSE on esialgne statistiline arvutus, mis viib erinevate andmeväärtusteni. Kui teil on hulk andmeväärtusi, on kasulik osata kindlaks teha, kui tihedalt need väärtused on seotud. Peate korraldama oma andmed tabelisse ja seejärel tegema üsna lihtsad arvutused. Kui leiate andmekogumi SSE, leiate dispersiooni ja standardhälbe.

Astuda

Meetod 1/3: arvutage SSE käsitsi

1. Looge kolme veeruga tabel. SSE arvutamiseks on kõige selgem viis kolme veeru tabelist. Kolm veergu sildistage ${ displaystyle { text {Value}}}$Sisestage üksikasjad. Esimene veerg sisaldab teie mõõtmiste väärtusi. Täida veerg ${ displaystyle { text {Value}}}$Arvutage keskmine. Enne iga mõõtmise vea arvutamist peate arvutama kogu andmekogumi keskmise.
   • Andmekogumi keskmine on väärtuste summa jagatud hulga väärtuste arvuga. Seda saab kujutada muutujaga sümboolselt ${ displaystyle mu}$Arvutage individuaalsed vea väärtused. Tabeli teises veerus peate sisestama iga andmeväärtuse tõrke väärtused. Viga on erinevus mõõtmise ja keskmise vahel.
     • Antud andmekogumi jaoks lahutage igast mõõdetud väärtusest keskmine 98,87 ja täitke tulemustega teine ​​veerg. Need kümme arvutust toimivad järgmiselt:
       • ${ displaystyle 99.0-98.87 = 0.13}$Arvutage SSE. Tabeli kolmandast veerust leidke keskmises veerus iga saadud väärtuse ruut. Need tähistavad iga mõõdetud andmeväärtuse keskmisest kõrvalekalde ruutu.
         • Keskmise veeru iga väärtuse jaoks kasutage ruudu arvutamiseks kalkulaatorit. Tulemused registreeritakse kolmandas veerus järgmiselt:
           • ${ displaystyle 0,13 ^ {2} = 0,0169}$Liidake kokku vigade ruudud. Viimane samm on leida kolmandas veerus olevate väärtuste summa. Soovitud tulemus on SSE ehk vigade ruutude summa.
             • Selle andmekogumi jaoks arvutatakse SSE, lisades kümnes väärtuses kolmandasse veergu:
             • ${ displaystyle SSE = 6,921}$Märgistage arvutustabeli veerud. Loote Excelis kolme veeruga tabeli, millel on kolm ülalolevat pealkirja.
               • Lahtrisse A1 tippige pealkirjaks "Väärtus".
               • Lahtrisse B1 tippige pealkirjaks "Kõrvalekalle".
               • Lahtrisse C1 tippige pealkirjaks "Hälve ruudus".
             • Sisestage oma andmed. Esimeses veerus peate sisestama mõõtmiste väärtused. Kui komplekt on väike, saate selle hõlpsalt käsitsi sisestada. Kui teil on suur andmekogum, peate võib-olla need andmed veergu kopeerima ja kleepima.
             • Määrake andmepunktide keskmine. Excelis on funktsioon, mis arvutab teie jaoks keskmise. Andmetabeli all olevasse tühja lahtrisse (pole tähtis, millise lahtri valite) sisestage järgmine:
               • = Keskmine (A2: ___)
               • Ärge sisestage tühja ruumi. Sisestage see tühik oma viimase andmepunkti lahtri nimega. Näiteks kui teil on 100 andmepunkti, kasutate funktsiooni:
                 • = Keskmine (A2: A101)
                 • See funktsioon sisaldab andmeid lahtritest A2 kuni A101, kuna ülemine rida sisaldab veerupäiseid.
               • Kui vajutate sisestusklahvi või kui klõpsate tabeli mõnele teisele lahtrile, täidetakse äsja programmeeritud lahter automaatselt teie andmeväärtuste keskmisega.
             • Sisestage vea mõõtmise funktsioon. Sisestage veeru "Hälve" esimesse tühja lahtrisse funktsioon, et arvutada iga andmepunkti ja keskmise vahe. Selleks kasutage lahtri nime, kus keskmine asub. Oletame, et olete praegu lahtrit A104 kasutanud.
               • Lahtrisse B2 sisestatud vea arvutamise funktsioon on:
                 • = A2- $ 104 $. Dollari märke on vaja, et veenduda, et olete arvutuse jaoks kasti A104 lukustanud.
             • Sisestage ruutude vigade funktsioon. Kolmandas veerus saate Exceli soovitada soovitud ruudu arvutamiseks.
               • Lahtrisse C2 sisestage järgmine funktsioon:
                 • = B2 ^ 2
             • Kopeerige funktsioonid kogu tabeli täitmiseks. Pärast funktsioonide sisestamist iga veeru ülemisse lahtrisse, vastavalt B2 ja C2, peate täitma kogu tabeli. Funktsiooni võiks uuesti tippida tabeli mis tahes ritta, kuid see võtaks liiga palju aega. Tõstke hiirega lahtrid B2 ja C2 koos esile ja lohistage hiire nuppu vabastamata iga veeru alumisse lahtrisse.
               • Eeldades, et teie tabelis on 100 andmepunkti, lohistage hiir lahtritesse B101 ja C101.
               • Kui vabastate hiirenupu, kopeeritakse valemid kõikidesse tabeli lahtritesse. Tabel tuleks automaatselt arvutatud väärtustega täita.
             • Leidke SSE. Teie tabeli veerg C sisaldab kõiki ruutu tõrke väärtusi. Viimane samm on lasta Excelil arvutada nende väärtuste summa.
               • Sisestage tabeli all olevasse lahtrisse selles näites tõenäoliselt C102 järgmine funktsioon:
                 • = Summa (C2: C101)
               • Kui klõpsate sisestusklahvi või klõpsate tabeli mõnes teises lahtris eemal, saate oma andmete SSE-väärtuse.

3. meetod 3-st: SSE seostamine muu statistikaga

1. Arvutage kõrvalekalle SSE-st. Andmekogumi SSE leidmine on üldjuhul teiste kasulike väärtuste leidmise ehituskivi. Esimene neist on dispersioon. Dispersioon mõõdab, kui palju mõõdetud andmed keskmisest kõrvale kalduvad. See on tegelikult ruutude erinevuste keskmine keskmisest.
   • Kuna SSE on ruutvigade summa, leiate keskmise (see on dispersioon), jagades väärtuste arvuga. Kui arvutate aga valimisarja, mitte kogu populatsiooni dispersiooni, jagate dispersiooni n-i asemel (n-1) -ga. Niisiis:
     • Dispersioon = SSE / n, kui arvutate kogu populatsiooni dispersiooni.
     • Varianss = SSE / (n-1) andmete valimi dispersiooni arvutamisel.
   • Patsientide temperatuuri proovivõtuprobleemi puhul võime eeldada, et 10 patsienti on ainult valim. Seetõttu arvutatakse dispersioon järgmiselt:
     • ${ displaystyle { text {Variance}} = { frac { text {SSE}} {(n-1)}}}$Arvutage SSE standardhälve. Standardhälve on tavaliselt kasutatav väärtus, mis näitab, kui kaugel erinevad andmekogumi väärtused keskmisest. Standardhälve on dispersiooni ruutjuur. Pidage meeles, et dispersioon on ruutu vea mõõtmise keskmine.
       • Seetõttu leiate pärast SSE arvutamist standardhälbe järgmiselt:
         • ${ displaystyle { text {Standard deviation}} = { sqrt { frac { text {SSE}} {n-1}}}}$Kovariantsuse määramiseks kasutage SSE-d. See artikkel on keskendunud andmekogumitele, mis mõõdavad korraga ainult ühte väärtust. Paljudes uuringutes võite siiski võrrelda kahte eraldi väärtust. Näiteks soovite teada, kuidas need kaks väärtust on omavahel seotud, mitte ainult andmekogumi keskmisega. See väärtus on kovariantsus.
           • Kovariantsuse arvutused on siin kirjeldamiseks liiga üksikasjalikud, välja arvatud see, et kasutate SSE-d iga andmetüübi jaoks ja seejärel võrdlete seda. Kovariantsuse ja sellega seotud arvutuste üksikasjalikuma kirjelduse leiate artiklitest sellel teemal wikiHow'st.
           • Kovariantsuse kasutamise näitena võiksite meditsiinilises uuringus võrrelda patsientide vanust ravimi efektiivsusega palaviku temperatuuri langetamisel. Siis on teil üks vanuste ja teine ​​temperatuuride andmekogum. Seejärel leiate iga andmekogumi SSE ja sealt dispersiooni, standardhälbed ja kovariantsuse.