Садржај
Када постављате равну линију на скуп података, можда ће вас занимати како утврдити колико резултирајућа линија одговара подацима. Један начин да се то постигне је израчунавање суме грешака квадрата (ССЕ). Ова вредност пружа мерило колико линија најбољег подударања приближава скупу података. ССЕ је важан за анализу експерименталних података и одређује се кроз само неколико кратких корака.
Пронађите линију која најбоље одговара моделирању података користећи регресију. Линија најбољег прилагођавања има облик и = ак + б, где су а и б параметри које требате одредити. Ове параметре можете пронаћи помоћу једноставне линеарне регресијске анализе. На пример, претпоставимо да линија најбољег подударања има облик и = 0,8к + 7.
Помоћу једнаџбе одредите вредност сваке и-вредности предвиђене линијом најбољег прилагођавања. То можете учинити заменом сваке к-вредности у једначини линије. На пример, ако је к једнак 1, супституција у једначину и = 0,8к + 7 даје 7,8 за вредност и.
Одредите средње вредности предвиђене из линије једначења која најбоље одговара. То можете учинити тако да сажете све и-вредности предвиђене из једнаџби и поделите добијени број са бројем вредности. На пример, ако су вредности 7,8, 8,6 и 9,4, збрајање ових вредности даје 25,8, а дељење овог броја са бројем вредности, 3 у овом случају даје 8,6.
Одузмите сваку појединачну вредност од средње, а резултирајући број уврстите. У нашем примеру, ако одузмемо вредност 7,8 од средњег 8,6, добијени број је 0,8. Скраћивање ове вредности даје 0,64.
Збројите све квадратне вредности из корака 4. Ако примените упутства из корака 4 на све три вредности у нашем примеру, наћи ћете вредности 0,64, 0 и 0,64. Збир ових вредности даје 1,28. Ово је збир грешке квадрата.