Em estatística, a análise de variância (ANOVA) é uma maneira de analisar diferentes grupos de dados em conjunto para ver se eles estão relacionados ou semelhantes. Um teste importante dentro ANOVA é a raiz do erro quadrático (MSE). Esta quantidade é uma forma de estimar a diferença entre os valores previstos por um modelo estatístico e os valores medidos a partir do sistema actual. Cálculo do MSE raiz pode ser feito em poucos passos simples.
Soma de quadrados dos erros (SSE)
Calcular a média global de cada grupo de conjuntos de dados. Por exemplo, digamos que há dois grupos de dados, defina um e definir B, onde conjunto A contém os números 1, 2 e 3 e definir B contém os números 4, 5 e 6. A média de conjunto A é 2 (encontrados por adição de 1, 2 e 3 em conjunto e dividir por 3) e a média do conjunto B é 5 (encontrado pela adição de 4, 5 e 6 em conjunto e dividir por 3).
Subtrair a média dos dados a partir dos pontos de dados individuais e o quadrado do valor que se seguiu. Por exemplo, no conjunto de dados Um, subtraindo uma média de pelo 2 dá um valor de -1. A quadratura este número (isto é, multiplicação por si só) faz 1. Repetindo este processo para o resto dos dados do conjunto A dá 0, e 1, e para o conjunto B, são os números de 1, 0 e 1, bem .
Soma-se todos os valores quadrados. A partir do exemplo anterior, somando-se todos os números quadrados produz o número 4.
Cálculo do MSE Root em ANOVA
Encontrar os graus de liberdade para o erro, subtraindo o número total de pontos de dados, os graus de liberdade para o tratamento (o número de conjuntos de dados). No nosso exemplo, existem seis pontos de dados no total e dois conjuntos de dados diferentes, o que dá como os quatro graus de liberdade para o erro.
Divida a soma de erro praças pelos graus de liberdade para o erro. Continuando o exemplo, dividindo 4 por 4 dá 1. Este é o erro médio quadrático (MSE).
Tirar a raiz quadrada do MSE. Concluindo o exemplo, a raiz quadrada de 1 é 1. Portanto, o MSE é raiz para a ANOVA 1 neste exemplo.
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