Como calcular sse

Encontrar uma linha de melhor ajuste para modelar os dados por meio de regressão. A linha de melhor ajuste tem a forma y = ax + b, onde a e b são parâmetros que você precisa para determinar. Você pode encontrar estes parâmetros usando uma análise de regressão linear simples. Por exemplo, suponha que a linha de melhor ajuste tem a forma y = 0.8x + 7.

Utilizar a equação para determinar o valor de cada valor de y previsto por a linha de melhor ajuste. Você pode fazer isso substituindo cada valor-x na equação da linha. Por exemplo, se x é igual a 1, a substituição em que a equação y = 0,8x + 7 dá 7,8 para o valor de y.

Determinar a média dos valores previstos a partir da linha de melhor equação. Você pode fazer isso pela soma de todos os valores y previstos a partir das equações, e dividindo o número resultante pelo número de valores. Por exemplo, se os valores são 7,8, 8,6 e 9,4, somando estes valores dá 25,8, e dividindo esse número pelo número de valores, três neste caso, dá 8,6.

Subtrair cada um dos valores individuais da média, e quadratura do número resultante. No nosso exemplo, se subtrai o valor de 7.8 a partir da média de 8,6, o número resultante é de 0,8. Quadratura este valor dá 0,64.

Somar todos os valores quadrados a partir do Passo 4. Se você aplicar as instruções na Etapa 4 para todos os três valores em nosso exemplo, você vai encontrar valores de 0,64, 0 e 0,64. Somando estes valores dá 1,28. Esta é a soma dos quadrados de erro.