估计标准误差说明回归直线的代表性

如题所述

估计标准误差说明回归直线的代表性:估计标准误差数值越大,说明回归方程代表性越小。

释义:

均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替。   标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。

因此,标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差,它们的研究对象和研究目的不同,但是计算过程类似。

定义:

均方根误差:

标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的,标准差未必相同。

标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差。

:√[∑di^2/(n-1)]=Re,(式中:n为测量次数)。

公式:

S={[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/N}^0.5(x为平均数,N为样本个数)此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x'1,x'2......(即真实值)。均方根误差算的是观测值与其真值,或者观测值与其模拟值之间的偏差,而不是观测值与其平均值之间的偏差。

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