स्क्वायर कैलकुलेटर का प्रतिगमन योग


निर्देश: \(SS_R\) की गणना करने के लिए वर्ग कैलकुलेटर के इस प्रतिगमन राशि का उपयोग करें, औसत के संबंध में अनुमानित मूल्यों के वर्ग विचलन का योग।कृपया नीचे दिए गए फॉर्म में स्वतंत्र वैरिएबल \((X)\) और आश्रित चर (\(Y\)) के लिए डेटा इनपुट करें:

स्वतंत्र चर \(X\) नमूना डेटा (अल्पविराम या अंतरिक्ष अलग) =
आश्रित चर \(Y\) नमूना डेटा (अल्पविराम या अंतरिक्ष अलग) =
स्वतंत्र वैरिएबल नाम (वैकल्पिक) =
आश्रित चर नाम (वैकल्पिक) =

वर्ग कैलकुलेटर के इस प्रतिगमन राशि के बारे में अधिक जानकारी

सामान्य शब्दों में, वर्गों की एक राशि यह एक निश्चित नमूने के वर्ग विचलन का योग है।डेटा के एक साधारण नमूने के लिए __ xyz_a__, वर्गों का योग (__ xyz_b _) बस है:

\[ SS = \displaystyle \sum_{i=1}^n (X_i - \bar X)^2 \]

तो, एक रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण के संदर्भ में, वर्गों के प्रतिगमन योग का अर्थ क्या है?खैर, यह काफी समान है।इस मामले में हमारे पास नमूना डेटा \(\{X_i\}\) और \(\{Y_i\}\) है, जहां एक्स स्वतंत्र चर है और y आश्रित चर है।वर्गों के प्रतिगमन योग \(SS_R\) का गणना अनुमानित मूल्यों के वर्ग विचलन के योग के रूप में गणना की जाती है \(\hat Y_i\) का अर्थ \(bar Y\) के संबंध में।गणितीय रूप से:

\[ SS_R = \displaystyle \sum_{i=1}^n (\hat Y_i - \bar Y)^2 \]

\(SS_R\) कंप्यूटिंग का एक सरल तरीका, जो एक ही मूल्य की ओर जाता है, है

\[ SS_R = \displaystyle \hat \beta_1 \left( \sum_{i=1}^n X_i Y_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n X_i\right)\left(\sum_{i=1}^n Y_i\right) \right)= \hat \beta_1 \times SS_{XY} \]

वर्गों के अन्य रकम

अन्य प्रकार के वर्ग हैं।उदाहरण के लिए, यदि इसके बजाय आप अविकसित मूल्यों के संबंध में अनुमानित मूल्यों के वर्ग विचलन में रुचि रखते हैं, तो आपको इस अवशिष्ट योग के वर्ग कैलकुलेटर का उपयोग करना चाहिए।चौकों का क्रॉस उत्पाद योग भी है, \(SS_{XX}\), \(SS_{XY}\) और \(SS_{YY}\)।

अन्य चीजें जो आप इन डेटा के साथ कर सकते हैं

तो, जब आप नमूने \(\{X_i\}\) और \(\{Y_i\}\) होते हैं तो आप और क्या कर सकते हैं?ठीक है, आप कर सकते हैं सहस्वुण गणेश की गणन करें , या आप गणना करना चाह सकते हैं सबरणों के साथ रैखिक प्रतिगामी समीकरण

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