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Comment calculer les mathématiques résiduelle

Mathématiques résiduelle est utilisé avec une analyse de régression. Les analystes utilisent une analyse de régression pour prédire les résultats futurs basés sur la performance précédente. Par exemple, économiste utiliser l'analyse de régression pour prévoir ou de prédire les paramètres économiques tels que l'inflation, le chômage et les taux d'intérêt à un moment donné dans l'avenir. Cette analyse est basée sur des points de données précédents et d'autres variables connexes. Après ce point à l'avenir est venu et passé, les économistes utilisent ensuite mathématiques résiduelle pour voir comment fermer leur prédiction était aux résultats réels. La différence entre les résultats réels et mesurés ou les résultats prédits est appelé le résidu.

Instructions

  1. Fixer les points de données à partir de la régression analyse des résultats prédits. Si nous supposons que vous avez exécuté une analyse de régression contre une simple fonction y = f (x) où pour tout x, vous aurez une valeur différente de y, vous aurez un ensemble de X, Y points. A titre d'exemple, supposons que les points de données sont les suivantes: {(2, 3) (3, 4) (5, 7) (6, 8)}.

  2. Mesurer ou de garantir les résultats réels de l'événement que vous avez tenté de prédire avec l'analyse de régression. Ce sera les résultats mesurés, où pour chaque valeur de x, vous avez mesuré ou perçu la valeur réelle de y. A titre d'exemple, supposons que vos points de données réels sont: {(2, 4) (3, 6) (5, 5) (6, 7)}. A noter que la valeur de x est identique à la fois pour la prédite et les résultats réels.




  3. Calculer la valeur résiduelle y pour chaque valeur x en utilisant la formule: Y-résiduelle = Ymeasured- Ypredicted. Continuons avec notre exemple:

    Pour x = 2, résiduelle = 4-3 = 1

    Pour x = 2, résiduel = 6-4 = 2



    Pour x = 3, résiduelle = 5-7 = -1

    Pour x = 4, résiduelle = 7-8 = -1

    Un résidu positif dit simplement que la valeur mesurée est plus que le prédit et un moyen résiduel négatif que la valeur mesurée est inférieure à la prédite.

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