Sisu
Statistikas on dispersioonanalüüs (ANOVA) viis analüüsida erinevaid andmegruppe koos, et näha, kas need on omavahel seotud või sarnased. Üks oluline test ANOVA-s on ruutkeskmine viga (MSE). See kogus on viis statistilise mudeli abil ennustatud väärtuste ja tegelikust süsteemist mõõdetud väärtuste erinevuse hindamiseks. Juur-MSE arvutamist saab teha mõne sirgjoonelise sammuga.
Ruutvigade summa (SSE)
Arvutage iga andmekogumite rühma keskmine väärtus. Näiteks öelgem, et on olemas kaks andmerühma, komplekt A ja komplekt B, kus komplekt A sisaldab numbreid 1, 2 ja 3 ning komplekt B sisaldab numbreid 4, 5 ja 6. Komplekti A keskmine on 2 (leitud liites 1, 2 ja 3 kokku ning jagades 3-ga) ja komplekti B keskmine on 5 (leitakse liites 4, 5 ja 6 kokku ja jagades 3-ga).
Lahutage üksikutest andmepunktidest andmete keskmine ja ruutke saadud väärtus ruuduga. Näiteks andmekogumis A lahutatakse 1 keskmisega 2 väärtusega -1. Selle arvu korrutamine (see tähendab, et korrutada see iseenesest) annab tulemuseks 1. Selle protsessi kordamine ülejäänud komplekti A andmetega annab 0 ja 1 ning komplekti B korral on numbrid ka 1, 0 ja 1. .
Pange kokku kõik ruutväärtused. Eelmises näites saadakse kõigi ruutude arvu liitmisel arv 4.
Juure MSE arvutamine ANOVA-s
Leidke veavabaduse astmed, lahutades andmepunktide koguarvu ravivabaduse astmetega (andmekogumite arv). Meie näites on kokku kuus andmepunkti ja kaks erinevat andmekogumit, mis annab vea vabadusastmena 4.
Jagage ruutude summa vea vabadusastmetega. Näite jätkamisel jagades 4 4-ga 1. See on ruutkeskmine viga (MSE).
Võtke MSE ruutjuur. Näite kokkuvõtteks võib öelda, et ruutjuur 1 on 1. Seetõttu on antud näites ANOVA juur-MSE 1.