Как рассчитать sst, ssr и sse в excel


Мы часто используем три разные суммы квадратов , чтобы измерить, насколько хорошо линия регрессии соответствует набору данных:

1. Сумма общих квадратов (SST) – сумма квадратов разностей между отдельными точками данных (y i ) и средним значением переменной ответа ( y ).

  • SST = Σ(y iy ) 2

2. Регрессия суммы квадратов (SSR) – сумма квадратов разностей между прогнозируемыми точками данных (ŷ i ) и средним значением переменной ответа ( y ).

  • ССР = Σ(ŷ iy ) 2

3. Ошибка суммы квадратов (SSE) – сумма квадратов разностей между прогнозируемыми точками данных (ŷ i ) и наблюдаемыми точками данных (y i ).

  • SSE = Σ(ŷ i – y i ) 2

В следующем пошаговом примере показано, как вычислить каждую из этих метрик для заданной модели регрессии в Excel.

Шаг 1. Создайте данные

Сначала давайте создадим набор данных, содержащий количество учебных часов и результаты экзаменов, полученные 20 разными учениками в данной школе:

Шаг 2. Подберите регрессионную модель

На верхней ленте Excel перейдите на вкладку «Данные» и нажмите «Анализ данных» . Если вы не видите эту опцию, вам необходимо сначала установить бесплатное программное обеспечение Analysis ToolPak .

Вариант анализа данных в Excel

После того, как вы нажмете «Анализ данных», появится новое окно. Выберите «Регрессия» и нажмите «ОК».

В появившемся новом окне укажите следующую информацию:

Как только вы нажмете «ОК» , появятся выходные данные регрессии.

Шаг 3: Проанализируйте результат

Три показателя суммы квадратов — SST, SSR и SSE — можно увидеть в столбце SS таблицы ANOVA :

SST, SSR и SSE в Excel

Метрики оказываются такими:

  • Общая сумма квадратов (SST): 1248,55
  • Регрессия суммы квадратов (SSR): 917,4751
  • Ошибка суммы квадратов (SSE): 331,0749.

Мы можем проверить, что SST = SSR + SSE:

  • ССТ = ССР + ССЕ
  • 1248,55 = 917,4751 + 331,0749

Мы также можем вручную рассчитать R-квадрат регрессионной модели:

  • R в квадрате = ССР/ССТ
  • R в квадрате = 917,4751/1248,55
  • R в квадрате = 0,7348

Это говорит нам о том, что 73,48% различий в результатах экзаменов можно объяснить количеством изученных часов.

Дополнительные ресурсы

Как выполнить простую линейную регрессию в Excel
Как выполнить множественную линейную регрессию в Excel
Как выполнить полиномиальную регрессию в Excel
Как выполнить экспоненциальную регрессию в Excel

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *