Sisu
Statistikas saab lineaarse matemaatilise mudeli parameetreid eksperimentaalsete andmete põhjal kindlaks määrata, kasutades meetodit, mida nimetatakse lineaarseks regressiooniks. Selle meetodiga hinnatakse katseandmete abil vormi y = mx + b (rea standardvõrrand) võrrandi parameetreid. Nagu enamiku statistiliste mudelite puhul, ei vasta mudel siiski täpselt andmetele; seetõttu on mõnel parameetril, näiteks kallak, seotud mingi viga (või määramatus). Standardviga on üks viis selle määramatuse mõõtmiseks ja selle saab teha mõne lühikese sammuga.
Leidke mudeli ruutjääkide (SSR) summa. See on iga üksiku andmepunkti ja andmepunkti vahelise erinevuse ruudu summa, mida mudel ennustab. Näiteks kui andmepunktid olid 2,7, 5,9 ja 9,4 ja mudeli järgi ennustati andmepunktideks 3, 6 ja 9, siis iga punkti erinevuse ruudu võtmine annab tulemuseks 0,09 (leitakse lahutades 3 2,7-ga ja saadud arvu ruudus), vastavalt 0,01 ja 0,16. Nende arvude liitmisel saadakse 0,26.
Jagage mudeli SSR andmepunktide vaatluste arvuga, millest lahutatakse kaks. Selles näites on kolm tähelepanekut ja sellest kahe lahutamine annab ühe. Seega, jagades 0,26 SSR-i ühega, saadakse 0,26. Nimetage see tulemus A-ks.
Võtke tulemuse A ruutjuur. Ülaltoodud näites saadakse ruutjuure väärtusega 0,26 0,51.
Määrake sõltumatu muutuja seletatud ruutude summa (ESS). Näiteks kui andmesidepunkte mõõdeti intervallidega 1, 2 ja 3 sekundit, lahutate iga numbri arvude keskmisega ja ruutke ruut, seejärel summeerige järgnevad numbrid. Näiteks antud arvude keskmine väärtus on 2, nii et lahutades iga arvu kahega ja ruudutades, saadakse 1, 0 ja 1. Nende arvude summa summa annab 2.
Leidke ESS-i ruutjuur. Siin toodud näites annab ruutjuure arvu 2 saamiseks 1,41. Nimetage see tulemus B-ks.
Jagage tulemus B tulemuse A järgi. Näite kokkuvõttes jagades 0,51 1,41-ga, saadakse 0,36. See on kalle standardviga.