Зміст
У статистиці параметри лінійної математичної моделі можна визначити з експериментальних даних за допомогою методу, який називається лінійною регресією. Цей метод оцінює параметри рівняння виду y = mx + b (стандартне рівняння для рядка) за допомогою експериментальних даних. Однак, як і у більшості статистичних моделей, модель точно не відповідає даним; тому деякі параметри, такі як схил, матимуть певну помилку (або невизначеність), пов'язану з ними. Стандартна помилка є одним із способів вимірювання цієї невизначеності і може бути виконана за кілька коротких кроків.
Знайдіть суму квадратних залишків (SSR) для моделі. Це сума квадрату різниці між кожною окремою точкою даних та точкою даних, яку передбачає модель. Наприклад, якщо точки даних були 2,7, 5,9 і 9,4, а точки даних, передбачені моделлю, були 3, 6 і 9, то взяття площі різниці кожної з точок дає 0,09 (знайдене відніманням 3 на 2,7 і підрахунок отриманого числа), 0,01 і 0,16 відповідно. Додавання цих чисел разом дає 0,26.
Розділіть SSR моделі на кількість спостережень точок даних, мінус два. У цьому прикладі є три спостереження і віднімання двох з цього дає одне. Тому ділення ССР 0,26 на одиницю дає 0,26. Назвіть цей результат А.
Візьмемо квадратний корінь результату А. У наведеному вище прикладі, взявши квадратний корінь 0,26, дає 0,51.
Визначте пояснену суму квадратів (ESS) незалежної змінної. Наприклад, якщо точки даних були виміряні з інтервалом в 1, 2 та 3 секунди, то ви віднімете кожне число середнім числом і покладіть його на квадрат, а потім підсумуйте наступні числа. Наприклад, середнє значення поданих чисел дорівнює 2, тому віднімання кожного числа на два і складання квадратів дає 1, 0 і 1. Якщо взяти суму цих чисел, то дорівнює 2.
Знайдіть квадратний корінь ESS. У прикладі тут, беручи квадратний корінь з 2, виходить 1,41. Назвіть цей результат B.
Ділимо результат B на результат А. Завершуючи приклад, ділення 0,51 на 1,41 дає 0,36. Це стандартна похибка нахилу.