Când montați o linie dreaptă la un set de date, este posibil să fiți interesat să determinați cât de bine se potrivește linia rezultată cu datele. O modalitate de a face acest lucru este să calculați suma pătratelor eroare (SSE). Această valoare oferă o măsură a cât de bine se apropie linia de potrivire cea mai bună a setului de date. SSE este un element important pentru analiza datelor experimentale și este determinat prin doar câțiva pași scurți.
Găsiți o linie potrivită pentru a modela datele folosind regresia. Linia de potrivire cea mai bună are forma y = ax + b, unde a și b sunt parametri pe care trebuie să îi determinați. Puteți găsi acești parametri folosind o analiză de regresie liniară simplă. De exemplu, să presupunem că linia cea mai potrivită are forma y = 0,8x + 7.
Utilizați ecuația pentru a determina valoarea fiecărei valori y prevăzută de linia de potrivire cea mai bună. Puteți face acest lucru înlocuind fiecare valoare x în ecuația liniei. De exemplu, dacă x este egal cu 1, înlocuind-o în ecuația y = 0,8x + 7 se obține 7,8 pentru valoarea y.
Determinați media valorilor prezise din linia ecuației celei mai potrivite. Puteți face acest lucru prin însumarea tuturor valorilor y prezise din ecuații și împărțirea numărului rezultat la numărul de valori. De exemplu, dacă valorile sunt 7.8, 8.6 și 9.4, însumarea acestor valori dă 25.8, iar împărțirea acestui număr la numărul de valori, 3 în acest caz, dă 8.6.
Scădeți fiecare dintre valorile individuale din medie și păstrați numărul rezultat. În exemplul nostru, dacă scădem valoarea 7.8 din media 8.6, numărul rezultat este 0.8. Cadrarea acestei valori dă 0,64.
Sumați toate valorile pătrate de la pasul 4. Dacă aplicați instrucțiunile din pasul 4 tuturor celor trei valori din exemplul nostru, veți găsi valori de 0,64, 0 și 0,64. Sumarea acestor valori dă 1,28. Aceasta este suma erorii pătratelor.