मानक ढलान त्रुटि की गणना कैसे करें | विज्ञान | hi.aclevante.com

मानक ढलान त्रुटि की गणना कैसे करें




आंकड़ों में, रैखिक गणितीय मॉडल के मापदंडों को प्रयोगात्मक डेटा से रैखिक प्रतिगमन नामक एक विधि का उपयोग करके निर्धारित किया जा सकता है। यह विधि प्रयोगात्मक डेटा से प्रपत्र y = mx + b (एक पंक्ति के लिए मानक समीकरण) के समीकरण के मापदंडों का अनुमान लगाती है। हालांकि, अधिकांश सांख्यिकीय मॉडल के साथ, मॉडल डेटा से बिल्कुल मेल नहीं खाता है, इसलिए कुछ पैरामीटर, जैसे ढलान, उनके साथ कुछ त्रुटि (या अनिश्चितता) होगी। मानक त्रुटि इस अनिश्चितता को मापने का एक तरीका है और इसे कुछ चरणों में प्राप्त किया जा सकता है।

मॉडल के लिए वर्गाकार अवशिष्ट (SSR) का योग ज्ञात कीजिए। यह प्रत्येक व्यक्तिगत डेटा बिंदु और डेटा बिंदु के बीच अंतर के वर्ग का योग है जो मॉडल की भविष्यवाणी करता है। उदाहरण के लिए, यदि डेटा अंक 2.7 थे; 5,9 और 9,4 और मॉडल से भविष्यवाणी डेटा अंक 3, 6 और 9 थे, फिर 0.09 प्राप्त करने के लिए प्रत्येक अंक के अंतर का वर्ग लें (3 के लिए घटाकर पाया गया) 2.7 और परिणामी संख्या चुकता potentiating), 0.01 और 0.16, क्रमशः। 0.26 प्राप्त करने के लिए इन राशियों को जोड़ें।

मॉडल के आरएसएस को डेटा बिंदुओं की टिप्पणियों की संख्या से विभाजित करें, ऋण दो। इस उदाहरण में, तीन अवलोकन हैं और इनमें से दो को घटाना एक में परिणाम होगा। इसलिए, SSR को 0.26 से एक में विभाजित करने से परिणाम 0.26 हो जाएगा। इस परिणाम को ए।

परिणाम ए के वर्गमूल को लें। पिछले उदाहरण में, 0.26 के वर्गमूल को 0.51 में लेते हैं।

स्वतंत्र चर के लिए समझाया गया (ईएसएस) वर्गों का योग निर्धारित करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप 1, 2 और 3 सेकंड के अंतराल में डेटा बिंदुओं को मापते हैं, तो आप संख्याओं के माध्यम से प्रत्येक संख्या को घटाते हैं और उन्हें चुकता करते हैं, और फिर निम्नलिखित संख्याओं को जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, दी गई संख्याओं का मतलब 2 है, इसलिए प्रत्येक संख्या को दो से घटाएं और इसकी संख्या 1, 0 और 1. देती है। इन संख्याओं का योग लेना आपको 2 देता है।

ESS का वर्गमूल ज्ञात कीजिए। इस उदाहरण में, 2 का वर्गमूल 1.41 देता है। इस परिणाम को बी।

परिणाम B को परिणाम A से विभाजित करें। उदाहरण को पूरा करें, 0.51 को 1.41 से विभाजित करके 0.36 प्राप्त करें। यह मानक ढलान त्रुटि है।

Consejos

यदि आपके पास एक बड़ा डेटासेट है, तो आप स्वचालन की गणना करने पर विचार कर सकते हैं, क्योंकि बड़ी संख्या में अलग-अलग गणनाएँ करनी होंगी।

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