Calcula o quadrado de cada valor na coluna e calcula a soma desses valores quadrados. Ou seja, se a coluna contém x1, x2, ... , xn, a soma dos quadrados é (x 1 2 + x 2 2+ ... + x n 2)....O que é soma dos quadrados não corrigida?
| C1 | C2 |
|---|---|
| y | Soma dos Quadrados |
| 2,40 | 41,5304 |
| 4,60 | |
| 2,50 |
- SQT = SQG + SQR (mede a variação geral de todas as observações). - SQR soma dos quadrados dos resíduos, devidos exclusivamente ao erro aleatório, medida dentro dos grupos. A hipótese nula sempre será rejeitada quando f calculado for maior que o valor tabelado.
Na variância populacional, o denominador é “n”(= número de dados na amostra). Mas nós queremos a variância amostral, com denominador “n – 1”....Resolução:
| Classe | ||
|---|---|---|
| Mais de 0 a 10 | 5 | 22 |
| Mais de 10 a 20 | 15 | 13 |
| Mais de 20 a 30 | 25 | 10 |
| Mais de 30 a 40 | 35 | 3 |
Adicione uma vírgula e então adicionaremos o próximo número, de B2 desta vez. Basta digitar B2 na fórmula ou clicar na célula apropriada para preenchê-la automaticamente. Feche o parêntese e pressione “Enter” no teclado para exibir a soma dos dois quadrados.
Regressão linear simples Para um conjunto de dados com duas variáveis (X e Y) o objetivo da regressão é encontrar E(Y | Xi), ou seja, a esperança do valor de Y dado um valor de Xi. A equação que mede o verdadeiro impacto de X em Y é a Função de Regressão Populacional (FRP), que é dada por E(Y | Xi) = α + β*Xi.
A soma total dos quadrados = soma de tratamento dos quadrados (SST) + soma dos quadrados do erro residual (SSE) A soma dos quadrados do tratamento representa a variação atribuída a, ou neste caso, entre, os sabões para roupa. A soma dos quadrados do erro residual é a variação atribuída ao erro.
A soma dos quadrados do erro residual é a variação atribuída ao erro. Ao comparar a regressão da soma dos quadrados à soma total dos quadrados, você determina a proporção da variação total explicada pelo modelo de regressão (R 2, o coeficiente de determinação).
As somas dos quadrados sequenciais e ajustadas são sempre as mesmos para o último termo no modelo. Por exemplo, se o seu modelo contém os termos A, B e C (nessa ordem), então ambas as somas dos quadrados para C representam a redução da soma dos quadrados dos erros residuais que ocorre quando C é adicionado a um modelo que contenha ambos A e B.
Ou seja, se a coluna contém x1, x2, ... , xn, a soma dos quadrados é (x 12 + x 22 + ... + x n2 ). Ao contrário da soma dos quadrados corrigida, a soma dos quadrados não corrigida inclui erro. Os valores dos dados são elevados ao quadrado sem subtrair, primeiro, a média.
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