剩餘標準差 - tl80互動問答網

剩餘標準差

殘差標準差是一個統計術語，用於描述觀察值與預測值的標準差差異，如回歸分析中的點所示。...

什麼是剩餘標準差(residual standard deviation)？

殘差標準差是一個統計術語，用於描述觀察值與預測值的標準差差異，如回歸分析中的點所示。

回歸分析是統計學中用來顯示兩個不同變數之間關係的一種方法，用來描述如何從一個變數的行為中預測另一個變數的行為。

剩餘標準差也稱為擬合線周圍點的標準差或估計的標準誤差。

關鍵要點

殘差標準差是殘差值的標準差，或一組觀測值和預測值之間的差值。
殘差的標準差計算資料點在回歸線周圍分佈的程度。
結果被用來衡量回歸線的可預測性的誤差。
與樣本標準差相比，殘差標準差越小，模型的預測性或實用性就越強。

理解剩餘標準差

殘差標準差是一種擬合優度度量，可以用來分析一組資料點與實際模型的擬合程度。例如，在業務環境中，在對多個成本資料點進行一段時間的回歸分析之後，剩餘標準差可以向業務所有者提供有關實際成本和預計成本之間差異的資訊，以及預計成本與歷史成本資料平均值之間的差異。

剩餘標準差公式

殘差=（Y−是的）Sres=∑(Y−是）2n−2where:Sres=Residual 標準偏差y=觀察值est=估計值或預測值n=總體中的資料點\begin{aligned}&amp\text{Residual}=\左（Y-Y{est}\右）\\&amp；S{res}=\sqrt{\frac{\sum\左（Y-Y{est}\右）^2}{n-2}\\&amp\textbf{其中：}\\&amp；S{res}=\text{殘差標準差}\\&amp；Y=\text{觀測值}\\&amp；Y{est}=\text{估計值或預測值}\\&amp；n=\text{填充中的資料點}\\\end{對齊}殘差=（Y−是的)Sres公司=n−2∑(Y−是的)2where:Sres=剩餘標準偏差Y=觀測值Y=估計值或預計值n=人口中的資料點

如何計算殘差標準差

為了計算剩餘標準差，必須首先計算擬合線周圍形成的預測值和實際值之間的差值。這種差異被稱為殘差值，或者簡單地說，殘差或已知資料點與模型預測的資料點之間的距離。

為了計算殘差標準差，將殘差代入殘差標準差方程中求解。

剩餘標準差示例

從計算殘值開始。例如，假設您有一組四個未命名實驗的觀測值，下表顯示了給定x值的觀測值和記錄的y值：

發表於 2021-06-10 07:52
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分類：金融

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