المادة: أي عمل إحصائي يسهل بشكل عام من خلال وجود بياناتك في شكل موجز. طاولة بسيطة تخدم هذا الغرض بشكل جيد. لحساب الخطأ القياسي للتقدير، ستستخدم خمسة قياسات أو حسابات مختلفة. لذلك، إنشاء جدول من خمسة أعمدة هو مفيد. ضع علامة على الأعمدة الخمسة على النحو التالي: x{\displaystyle x} y{\displaystyle y} y′{\displaystyle y^{\prime }} y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }} (y−y′) 2{\displaystyle (y-y^{\prime }) ^{2}} لاحظ أن الجدول الموضح في الصورة أعلاه يؤدي عمليات الطرح المعاكسة ، y′−y{\displaystyle y^{prime\ }-y}. أما الترتيب الأكثر قياسية، فهو y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }}. لأن القيم في العمود الأخير مربعة، السلبية ليست مشكلة ولن تغير النتيجة. ومع ذلك، يجب أن تدرك أن الحساب الأكثر قياسية هو y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }}. بعد جمع بياناتك، سيكون لديك أزواج من قيم البيانات. بالنسبة لهذه الحسابات الإحصائية، يتم تسمية المتغير المستقل x{\displaystyle x} والمتغير المعتمد أو الناتج هو y{\displaystyle y}. أدخل هذه القيم في العمودين الأولين من جدول البيانات الخاص بك. ترتيب البيانات والتزاوج مهم لهذه الحسابات. يجب أن تكون حذراً في إبقاء نقاط البيانات المزوجة معاً بالترتيب بالنسبة لحسابات العينة الموضحة أعلاه، فإن أزواج البيانات هي كما يلي: (1,2) (2,4) (3,5) (4,4) (5,5) باستخدام نتائج البيانات الخاصة بك، سوف تكون قادرة على حساب خط الانحدار. هذا يسمى أيضاً خط أفضل تطابق أو خط أصغر المربعات الحساب مرهق ولكن يمكن القيام به يدويا. بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام آلة حاسبة الرسم البياني المحمولة أو بعض البرامج على الإنترنت التي ستحسب بسرعة أفضل خط مناسب باستخدام بياناتك. بالنسبة لهذه المقالة، يفترض أن تكون لديك معادلة خط الانحدار المتاحة أو أنه قد تم التنبؤ بها بواسطة بعض الوسائل السابقة. بالنسبة لمجموعة بيانات العينة في الصورة أعلاه، خط الانحدار هو y′=0.6x+2.2{\displaystyle y^{\prime }=0.6x+2.2}. باستخدام معادلة هذا الخط، يمكنك حساب قيم y المتوقعة لكل قيمة x في دراستك، أو قيم x النظرية الأخرى التي لم تقيسها. باستخدام معادلة خط الانحدار، قم بحساب أو <unk>توقع<unk> قيم y′{\displaystyle y^{\prime }} لكل قيمة من x. أدخل قيمة x في المعادلة، واكتشف النتيجة لـ y′{\displaystyle y^{\prime }} على النحو التالي: y′=0.6x+2.2{\displaystyle y^{\prime }=0.6x+2.2} y′(1) =0.6(1) +2.2=2.8{\displaystyle y^{\prime }(1) =0.6(1) +2.2=2.8} y′(2) =0.6(2) +2.2=3.4{\displaystyle y^{\prime }(2) =0.62) +2.2=3.4} y′(3) =0.63) +2.2=4.0{\displaystyle y^{\prime }(3) =0.63) +2.2=4.0{\displaystyle y^{\prime }(4) =0.6(2) +2.2=4.6} =0.6′(5) +2.2=5.2{\displaystyle y^{\prime }(5) +2.2=5.2} ما هو خلاصة ما تدور عنه هذه المقالة؟
إنشاء جدول بيانات من خمسة أعمدة. أدخل قيم البيانات الخاصة بالبيانات التي تم قياسها. احسب خط الانحدار حساب القيم المتوقعة من خط الانحدار.