لخص هذه المقالة في جملة واحدة في العمود الرابع من جدول البيانات الخاص بك، سوف تقوم بحساب وتسجيل خطأ كل قيمة متوقعة. على وجه التحديد، قم بإزالة القيمة المتوقعة (y′{\displaystyle y^{\prime }}) من القيمة الملاحظة الفعلية (y{\displaystyle y}). بالنسبة للبيانات في مجموعة العينة ، تكون هذه الحسابات على النحو التالي: y(x) −y′(x) {\displaystyle y(x) -y^{\prime }(x) } y(1) −y′(1) = 2−2.8=−0.8{\displaystyle y(1) -y^{\prime }(1) =2-2.8=-0.8} y(2) −y′(2) =4−3.4=0.6{\displaystyle y(2) -y^{\prime }(2) =4-3.4=0.6} y(3) −y′(3) =5−4=1{\displaystyle y(3) -y^{\prime }(3) =5-4=1} y(4) −y′(4) =4−4.6=0.6{\displaystyle y-y^4) } y{\prime }{4-4.6=0.6=0.6} -y=5.6=5.5=2{\displaystyle y-y^{\prime }{(5.2=0.2} وتضاعف القيمة في كل عمود بمربعها. قم بتعبئة هذه النتائج في العمود الأخير من جدول البيانات الخاص بك. بالنسبة لمجموعة بيانات العينة ، تكون هذه الحسابات على النحو التالي: −0.82=0.64{\displaystyle -0.8^{2}=0.64} 0.62=0.36{\displaystyle 0.6^{2}=0.36} 12=1.0{\displaystyle 1^{2}=1.0} −0.6=0.36{\displaystyle -0.6=0.36} −0.2=0.04{\displaystyle -0.2=0.04} القيمة الإحصائية المعروفة باسم مجموع الأخطاء التربيعية (SSE) هي خطوة مفيدة في العثور على الانحراف المعياري والتباين والقياسات الأخرى. للعثور على SSE من جدول البيانات الخاص بك ، أضف القيم في العمود الخامس من جدول البيانات الخاص بك. بالنسبة لمجموعة بيانات العينة هذه ، يكون هذا الحساب على النحو التالي: 0.64+0.36+1.0+0.36+0.04=2.4{\displaystyle 0.64+0.36+1.0+0.36+0.04=2.4} الخطأ القياسي للتقدير هو الجذر التربيعي لمعدل SSE. يتم تمثيلها بشكل عام بالحرف اليوناني σ{\displaystyle \sigma }. ولذلك، فإن الحساب الأول هو تقسيم درجة SSE على عدد نقاط البيانات المقاسة. ثم، جد الجذر التربيعي للنتيجة إذا كانت البيانات المقاسة تمثل مجموعًا كاملًا من السكان، فستجد المتوسط عن طريق القسمة على N، أي عدد نقاط البيانات. ومع ذلك، إذا كنت تعمل مع مجموعة عينة أصغر من السكان، ثم استبدال N-2 في المقام. بالنسبة لمجموعة البيانات العينية في هذه المقالة، يمكننا أن نفترض أنها مجموعة عينة وليست مجتمعة، فقط لأن هناك 5 قيم بيانات فقط. لذلك، قم بحساب الخطأ القياسي للتقدير على النحو التالي: σ=2.45−2{\displaystyle \sigma ={\sqrt {\frac {2.4}{5-2}}}} σ=2.43{\displaystyle \sigma ={\sqrt {\frac {2.4}{3}}}} σ=0.8{\displaystyle \sigma ={\sqrt {0.8}}} σ=0.894{\displaystyle \sigma =0.894} الخطأ القياسي للتقدير هو رقم إحصائي يخبرك بمدى ارتباط بياناتك المقاسة بخط مستقيم نظري، خط الانحدار. النتيجة 0 تعني تطابق مثالي، أن كل نقطة بيانات مقاسة سقطت مباشرة على الخط. البيانات المنتشرة على نطاق واسع سيكون لها درجة أعلى بكثير. مع مجموعة العينة الصغيرة هذه ، فإن درجة الخطأ القياسية البالغة 0.894 منخفضة إلى حد ما وتمثل نتائج بيانات منظمة بشكل جيد.  ملخص:
احسب خطأ كل قيمة متوقعة. احسب مربعات الأخطاء اعثر على مجموع الخطأ المربع (SSE). أنهي حساباتك تفسير النتيجة.