Hoe de resterende som van kwadraten in excel te berekenen

Een residu is het verschil tussen een waargenomen waarde en een voorspelde waarde in een regressiemodel.

Het wordt als volgt berekend:

Residueel = Waargenomen waarde – Voorspelde waarde

Eén manier om te begrijpen hoe goed een regressiemodel bij een dataset past, is door de resterende kwadratensom te berekenen, die als volgt wordt berekend:

Resterende kwadratensom = Σ(e _i ) ²

Goud:

• Σ : Een Grieks symbool dat ‘som’ betekent
• e _i : het i- ^de residu

Hoe lager de waarde, hoe beter het model bij een dataset past.

Deze zelfstudie biedt voorbeelden van het berekenen van de resterende som van kwadraten voor een eenvoudig lineair regressiemodel en een meervoudig lineair regressiemodel in Excel.

Voorbeeld 1: Residuele som van kwadraten voor eenvoudige lineaire regressie

Stel dat we de volgende gegevensset in Excel hebben:

Om de resterende som van kwadraten te berekenen voor een eenvoudig lineair regressiemodel met x als voorspellende variabele en y als responsvariabele, kunnen we de functie LIJNSCH() gebruiken, die de volgende syntaxis gebruikt:

LIJNSCH(bekende_ys, [bekende_xs], [const], [statistieken])

Goud:

• bekende_ys: het bereik van y-waarden
• bekende_sx: het bereik van x-waarden
• const: of de constante b geforceerd nul moet zijn. Dit veld laten we leeg.
• statistieken: een lijst met regressiestatistieken. Wij zullen duidelijk maken dat dit WAAR is.

De volgende schermafbeelding laat zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken:

De resterende kwadratensom van het regressiemodel wordt weergegeven in de laatste cel van de tweede kolom van de uitvoer. In dit voorbeeld blijkt de resterende kwadratensom 50,75 te zijn.

Voorbeeld 2: Residuele som van kwadraten voor meervoudige lineaire regressie

Stel dat we de volgende gegevensset in Excel hebben:

Opnieuw kunnen we de functie LIJNSCH() gebruiken om de resterende kwadratensom van het model te berekenen.

Het enige verschil is dat we twee kolommen met waarden zullen specificeren voor het argument ‚known_xs ‚:

De resterende kwadratensom voor dit meervoudige lineaire regressiemodel blijkt 49,83 te zijn.

Aanvullende bronnen

Hoe u eenvoudige lineaire regressie uitvoert in Excel
Hoe u meerdere lineaire regressies uitvoert in Excel
Restant som van vierkantencalculator