NộI Dung
Trong thống kê, các tham số của mô hình toán học tuyến tính có thể được xác định từ dữ liệu thực nghiệm bằng phương pháp gọi là hồi quy tuyến tính. Phương pháp này ước tính các tham số của một phương trình có dạng y = mx + b (phương trình chuẩn cho một dòng) sử dụng dữ liệu thực nghiệm. Tuy nhiên, như với hầu hết các mô hình thống kê, mô hình sẽ không khớp chính xác với dữ liệu; do đó, một số tham số, chẳng hạn như độ dốc, sẽ có một số lỗi (hoặc độ không đảm bảo) liên quan đến chúng. Lỗi tiêu chuẩn là một cách để đo lường sự không chắc chắn này và có thể được thực hiện trong một vài bước ngắn.
Tìm tổng số dư vuông (SSR) cho mô hình. Đây là tổng bình phương của sự khác biệt giữa từng điểm dữ liệu riêng lẻ và điểm dữ liệu mà mô hình dự đoán. Ví dụ: nếu các điểm dữ liệu là 2,7, 5,9 và 9,4 và các điểm dữ liệu được dự đoán từ mô hình là 3, 6 và 9, thì lấy bình phương của sự khác biệt của từng điểm cho 0,09 (được tìm thấy bằng cách trừ 3 cho 2,7 và bình phương số kết quả), 0,01 và 0,16, tương ứng. Cộng các số này lại với nhau sẽ cho 0,26.
Chia SSR của mô hình cho số lượng quan sát điểm dữ liệu, trừ hai. Trong ví dụ này, có ba quan sát và trừ hai từ này cho ra một. Do đó, chia SSR cho 0,26 cho một cho 0,26. Gọi kết quả này là A.
Lấy căn bậc hai của kết quả A. Trong ví dụ trên, lấy căn bậc hai của 0,26 cho 0,51.
Xác định tổng bình phương được giải thích (ESS) của biến độc lập. Ví dụ: nếu các điểm dữ liệu được đo tại các khoảng 1, 2 và 3 giây, thì bạn sẽ trừ từng số bằng giá trị trung bình của các số và bình phương nó, sau đó tổng các số tiếp theo. Ví dụ: giá trị trung bình của các số đã cho là 2, vì vậy trừ đi mỗi số bằng hai và bình phương cho 1, 0 và 1. Lấy tổng của các số này sẽ cho 2.
Tìm căn bậc hai của ESS. Trong ví dụ ở đây, lấy căn bậc hai của 2 cho 1,41. Gọi kết quả này là B.
Chia kết quả B cho kết quả A. Kết luận ví dụ, chia 0,51 cho 1,41 cho 0,36. Đây là lỗi tiêu chuẩn của độ dốc.