如何在统计中计算sxx(附示例)


在统计学中, Sxx表示与x平均值的偏差的平方和。

该值通常是在手动拟合简单线性回归模型时计算的。

我们使用以下公式来计算 Sxx:

Sxx = Σ( xix ) 2

金子:

  • Σ :表示“和”的符号
  • x i : x 的第 i 个
  • x : x 的平均值

下面的例子展示了如何在实践中使用这个公式。

示例:手动计算 Sxx

假设我们想要对以下数据集拟合一个简单的线性回归模型:

假设我们要计算 Sxx,它表示与 x 平均值的偏差的平方和。

首先,我们必须计算x的平均值:

  • x = (1 + 2 + 2 + 3 + 5 + 8) / 6 = 3.5

那么我们可以使用下面的公式来计算Sxx的值:

  • Sxx = Σ( xix ) 2
  • Sxx = (1-3.5) 2 +(2-3.5) 2 +(2-3.5) 2 +(3-3.5) 2 +(5-3.5) 2 +(8- 3.5) 2
  • Sxx = 6.25 + 2.25 + 2.25 + 0.25 + 2.25 + 20.25
  • Sxx = 33.5

Sxx 的值是33.5

这告诉我们x的各个值与x的平均值之间的偏差的平方和为33.5。

请注意,我们还可以使用Sxx 计算器自动计算该模型的 Sxx 值:

ssx 线性回归计算器

计算器返回的值为33.5 ,这是我们手动计算的值。

请注意,我们使用以下公式手动执行简单线性回归:

y = a + bx

金子:

  • a = ybx
  • b = Sxy / Sxx

Sxx 的计算只是我们为了拟合简单的线性回归模型而需要执行的计算。

相关:如何在统计中计算 Sxy

其他资源

以下教程解释了如何执行统计中的其他常见任务:

如何手动执行简单线性回归
如何手动执行多元线性回归

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