Përmbajtje

• Të shkelësh
• Metoda 1 e 3: Llogaritni SSE me dorë
• Metoda 3 e 3: Lidhni SSE me statistika të tjera

Shuma e katrorëve, ose SSE, është një llogaritje paraprake statistikore që çon në vlera të ndryshme të të dhënave. Kur keni një sërë vlerash të të dhënave, është e dobishme të jeni në gjendje të përcaktoni se sa të lidhura ngushtë janë këto vlera. Ju duhet të organizoni të dhënat tuaja në një tabelë dhe pastaj të kryeni llogaritje mjaft të thjeshta. Pasi të gjeni SSE për një grup të dhënash, atëherë mund të gjeni ndryshimin dhe devijimin standard.

Të shkelësh

Metoda 1 e 3: Llogaritni SSE me dorë

1. Krijoni një tryezë me tre kolona. Mënyra më e qartë për të llogaritur SSE është të filloni me një tabelë me tre kolona. Etiketoni tre kolonat ${ displaystyle { text {Vlera}}}$Plotësoni detajet. Kolona e parë përmban vlerat e matjeve tuaja. Plotësoni kolonën ${ displaystyle { text {Vlera}}}$Llogaritni mesataren. Para se të llogaritni gabimin për secilën matje, duhet të llogarisni mesataren e tërësisë së të dhënave.
   • Mesatarja e një grupi të dhënash është shuma e vlerave të ndara me numrin e vlerave në grup. Kjo mund të paraqitet në mënyrë simbolike, me ndryshoren ${ displaystyle mu}$Llogaritni vlerat individuale të gabimit. Në kolonën e dytë të tabelës tuaj, duhet të futni vlerat e gabimit për secilën vlerë të të dhënave. Gabimi është ndryshimi midis matjes dhe mesatares.
     • Për grupin e dhënë të të dhënave, hiqni mesataren, 98.87, nga secila vlerë e matur dhe plotësoni kolonën e dytë me rezultatet. Këto dhjetë llogaritje shkojnë si më poshtë:
       • ${ stili i shfaqjes 99.0-98.87 = 0.13}$Llogarit SSE. Në kolonën e tretë të tabelës, gjeni katrorin e secilës prej vlerave që rezultojnë në kolonën e mesit. Këto paraqesin katrorët e devijimit nga mesatarja për secilën vlerë të matur të të dhënave.
         • Për secilën vlerë në kolonën e mesit, përdorni një makinë llogaritëse për të llogaritur katrorin. Regjistroni rezultatet në kolonën e tretë, si më poshtë:
           • ${ stili i shfaqjes 0,13 ^ {2} = 0,0169}$Shto katrorët e gabimeve. Hapi i fundit është gjetja e shumës së vlerave në kolonën e tretë. Rezultati i dëshiruar është SSE, ose shuma e katrorëve të gabimeve.
             • Për këtë grup të dhënash, SSE llogaritet duke shtuar dhjetë vlerat në kolonën e tretë:
             • ${ displaystyle SSE = 6.921}$Etiketoni kolonat e spreadsheet. Ju krijoni një tabelë me tre kolona në Excel, me të njëjtat tre tituj si më sipër.
               • Në qelizën A1, shkruani "Vlera" si titull.
               • Në kutinë B1, shkruani "Devijimi" si titull.
               • Në kutinë C1, shkruani "Devijimi në katror" si titull.
             • Vendosni detajet tuaja. Në kolonën e parë duhet të futni vlerat e matjeve tuaja. Nëse kompleti është i vogël, mund ta shtypni lehtë me dorë. Nëse keni një grup të madh të dhënash, mund t'ju duhet të kopjoni dhe ngjisni të dhënat në kolonë.
             • Përcaktoni mesataren e pikave të të dhënave. Excel ka një funksion që llogarit mesataren për ju. Në një qelizë bosh poshtë tabelës tuaj të të dhënave (nuk ka rëndësi cilën qelizë zgjidhni), futni sa vijon:
               • = Mesatarja (A2: ___)
               • Mos hyr në hapësirën bosh. Plotësoni atë hapësirë ​​me emrin e qelizës të pikës tuaj të fundit të të dhënave. Për shembull, nëse keni 100 pikë të dhënash, do të përdorni funksionin:
                 • = Mesatarja (A2: A101)
                 • Ky funksion përmban të dhënat nga qelizat A2 deri A101, sepse rreshti i sipërm përmban titujt e kolonave.
               • Kur shtypni Enter ose kur klikoni në një qelizë tjetër në tabelë, qeliza e sapo programuar mbushet automatikisht me mesataren e vlerave të të dhënave tuaja.
             • Futni funksionin për matjet e gabimeve. Në qelizën e parë të zbrazët në kolonën "Deviation", futni një funksion për të llogaritur ndryshimin midis secilës pikë të të dhënave dhe mesatares. Për ta bërë këtë, përdorni emrin e qelizës aty ku ndodhet mesatarja. Le të supozojmë se keni përdorur qelizën A104 tani për tani.
               • Funksioni i llogaritjes së gabimit që futni në qelizën B2 është:
                 • = A2- $ A 104 dollarë Shenjat e dollarit janë të nevojshme për t'u siguruar që keni bllokuar kutinë A104 për çdo llogaritje.
             • Futni funksionin për gabimet në katror. Në kolonën e tretë mund të udhëzoni Excel për të llogaritur katrorin e dëshiruar.
               • Në qelizën C2, futni funksionin e mëposhtëm:
                 • = B2 ^ 2
             • Kopjoni funksionet për të mbushur të gjithë tabelën. Pasi të keni futur funksionet në qelizën e sipërme të secilës kolonë, përkatësisht B2 dhe C2, duhet të plotësoni të gjithë tabelën. Ju mund të rishkruani funksionin në çdo rresht të tabelës, por kjo do të zgjaste shumë. Duke përdorur miun tuaj, theksoni qelizat B2 dhe C2 së bashku, dhe pa lëshuar butonin e miut, tërhiqeni në qelizën e poshtme të secilës kolonë.
               • Duke supozuar se keni 100 pika të dhënash në tabelën tuaj, tërhiqni miun në qelizat B101 dhe C101.
               • Kur lëshoni butonin e miut, formulat kopjohen në të gjitha qelizat e tabelës. Tabela duhet të plotësohet automatikisht me vlerat e llogaritura.
             • Gjeni SSE. Kolona C e tabelës suaj përmban të gjitha vlerat e gabimit në katror. Hapi i fundit është që Excel-i të llogarisë shumën e këtyre vlerave.
               • Në një qelizë poshtë tabelës, ndoshta C102 në këtë shembull, futni funksionin e mëposhtëm:
                 • = Shuma (C2: C101)
               • Nëse klikoni në Enter ose klikoni larg në një qelizë tjetër të tabelës, do të merrni vlerën SSE të të dhënave tuaja.

Metoda 3 e 3: Lidhni SSE me statistika të tjera

1. Llogaritni devijimin nga SSE. Gjetja e SSE për një bazë të të dhënave është zakonisht një bllok ndërtimi për gjetjen e vlerave të tjera, më të dobishme. E para nga këto është mospërputhja. Varianca është një masë e asaj se sa të dhënat e matura devijojnë nga mesatarja. Në të vërtetë është mesatarja e ndryshimeve në katror nga mesatarja.
   • Meqenëse SSE është shuma e gabimeve në katror, ​​ju mund të gjeni mesataren (kjo është ndryshimi) thjesht duke pjesëtuar me numrin e vlerave. Sidoqoftë, nëse llogaritni variancën e një serie shembulli, në vend të një popullate të tërë, ju e ndani variancën me (n-1) në vend të me n. Kështu që:
     • Varianca = SSE / n, nëse llogaritni ndryshimin e një popullsie të tërë.
     • Varianca = SSE / (n-1), kur llogaritni ndryshimin e një shembulli të të dhënave.
   • Për problemin e marrjes së mostrave të temperaturës së pacientëve, mund të supozojmë se 10 pacientë janë vetëm një shembull. Prandaj, mospërputhja llogaritet si më poshtë:
     • ${ displaystyle { text {Variance}} = { frac { text {SSE}} {(n-1)}}}$Llogaritni devijimin standard të SSE. Devijimi standard është një vlerë e përdorur zakonisht që tregon se sa largohen vlerat e një grupi të dhënash nga mesatarja. Devijimi standard është rrënja katrore e mospërputhjes. Mos harroni se varianca është mesatarja e matjeve të gabimit në katror.
       • Prandaj, pasi të llogaritni SSE, mund të gjeni devijimin standard si kjo:
         • ${ displaystyle { text {Deviation standard}} = { sqrt { frac { text {SSE}} {n-1}}}}$Përdorni SSE për të përcaktuar kovariancën. Ky artikull është përqendruar në grupe të dhënash që matin vetëm një vlerë të vetme në të njëjtën kohë. Sidoqoftë, në shumë studime mund të krahasoni dy vlera të ndara. Për shembull, ju doni të dini se si ato dy vlera lidhen me njëra-tjetrën, jo vetëm me mesataren e grupit të të dhënave. Kjo vlerë është kovarianca.
           • Llogaritjet për kovariancën janë shumë të hollësishme për t'u përshkruar këtu, përveç për të vërejtur që ju do të përdorni SSE për secilin lloj të të dhënave dhe më pas do ta krahasoni atë. Për një përshkrim më të hollësishëm të kovariancës dhe llogaritjeve të përfshira, ju mund të gjeni artikuj mbi këtë temë në wikiHow.
           • Si një shembull i përdorimit të kovariancës, ju mund të krahasoni moshën e pacientëve në një studim mjekësor me efektivitetin e një ilaçi në uljen e temperaturës së etheve. Pastaj keni një grup të dhënash të moshave dhe një grup të dytë të të dhënave të temperaturave. Më pas do të gjeni SSE për secilin grup të të dhënave, dhe prej andej ndryshimin, devijimet standarde dhe kovariancën.