NộI Dung
Khi khớp một đường thẳng với một tập hợp dữ liệu, bạn có thể quan tâm đến việc xác định mức độ kết quả phù hợp với dữ liệu. Một cách để làm điều này là tính tổng lỗi bình phương (SSE). Giá trị này cung cấp thước đo mức độ phù hợp nhất của tập dữ liệu. SSE là một điều quan trọng để phân tích dữ liệu thử nghiệm và được xác định chỉ qua một vài bước ngắn.
Tìm một dòng phù hợp nhất để mô hình hóa dữ liệu bằng cách sử dụng hồi quy. Dòng phù hợp nhất có dạng y = ax + b, trong đó a và b là các tham số mà bạn cần xác định. Bạn có thể tìm thấy các tham số này bằng cách sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản. Ví dụ: giả sử dòng phù hợp nhất có dạng y = 0,8x + 7.
Sử dụng phương trình để xác định giá trị của từng giá trị y được dự đoán bởi dòng phù hợp nhất. Bạn có thể làm điều này bằng cách thay thế từng giá trị x vào phương trình của đường thẳng. Ví dụ: nếu x bằng 1, thay vào đó vào phương trình y = 0,8x + 7 sẽ cho 7,8 cho giá trị y.
Xác định giá trị trung bình của các giá trị được dự đoán từ dòng phương trình phù hợp nhất. Bạn có thể làm điều này bằng cách tổng hợp tất cả các giá trị y được dự đoán từ các phương trình và chia số kết quả cho số lượng giá trị. Ví dụ: nếu các giá trị là 7,8, 8,6 và 9,4, tổng các giá trị này sẽ cho 25,8 và chia số này cho số lượng giá trị, 3 trong trường hợp này, sẽ cho ra 8,6.
Trừ từng giá trị riêng lẻ khỏi giá trị trung bình và bình phương số kết quả. Trong ví dụ của chúng tôi, nếu chúng tôi trừ giá trị 7,8 khỏi giá trị trung bình 8,6, số kết quả là 0,8. Bình phương giá trị này cho 0,64.
Tính tổng tất cả các giá trị bình phương từ Bước 4. Nếu bạn áp dụng các hướng dẫn trong Bước 4 cho cả ba giá trị trong ví dụ của chúng tôi, bạn sẽ tìm thấy các giá trị 0,64, 0 và 0,64. Tổng các giá trị này cho 1,28. Đây là tổng sai số bình phương.