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  • 估计标准误差
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    2021-07-24 02:27:13

    为什么excel中的标准偏差和平时的计算公式不一样?

    函数 STDEVPA 假设参数即为样本总体。如果数据代表的是总体的一个样本,则必须使用函数 STDEVA 来估算标准偏差。

    当用样本去 估计 样本总体时,根号内分子用n-1而非n。

    Excel怎么计算标准误差

    =STDEVPA(value1, [value2], ...)返回以形式给出的样本总体的标准偏差,包含文本和逻辑值。=STDEVA(value1, [value2], ...)估算基于样本的标准。

    估计标准误差 用excel 如何求?

    别的地方看来的,excel没有可直接应用的函过你可以用标准差除组数据的个数n的平方求。即σ/根号n,σ

    =

    stdev(array).

    故,若数据组为a1:a10,

    在要显示结果的某个单元格里输入公式:

    =

    stdev(a1:a10)/sqrt(counta(a1:a10))

    怎样用excel 求RMSE(均方根误差)和MRE(平均相对误差),不知道选计算函数中的哪个,非常谢谢。

    1、RMSE(均方根)即误差:

    假如据在A1:Z1

    标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)

    方差用函数=VARA(A1:Z1)

    2、MRE(平均相对误差)

    Excel/函数/统计/STDEV(Sd)

    计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×100%就可以了。

    不晓得对不?

    Excel标准差怎么计算

    Excel差的计算步骤如下:

    1.首先选中最后标要出现的单元格。

    2.点击【开始】-动求和】旁边的三角,出现下拉菜单,点击【其他函数】。

    3.出现【插入函数】的窗口,点击【选择类别】,选择【全部】,找到标准差的函数【STDEVP】。

    4.点击确定后,点击箭头所指的位置,选择数据。

    5.选择完成后,再次点击箭头所指的图标,回到设置窗口,点击【确定】。

    6.就可以看到计算好的标准差了。这样就解决了Excel标准差的计算问题了。

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  • 什么是判定系数r2和估计标准误差syx

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    匿名用户

    1级

    2014-11-26 回答

    R2系数是一个重要的判定指标,公式为 。从公式中可以看出,判定系数等于回归平方和在总平方和总所占的比率,即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。如果R2=0.775,说明变量y的变异性中有77.5%是由自变量x引起的;如果R2=1,表示所有的观测点全部落在回归直线上;如果R2=0,则表示自变量与因变量无线性关系。

    估计标准误差

    实际值与平均值的总误差中,回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度,剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。:

    其公式为

    (5.10)

    式中: 为估计标准误差,n-2是自由度。

    在回归分析中,估计标准误差越小,表明实际值越紧靠估计值,回归模型拟合优度越好;反之,估计标准误差越大,则说明实际值对估计值越分散,回归模型拟合越差。

    实际工作中也可用下列简捷公式 (5.11)

    以例题2计算:

    (万元) 或

    作为回归模型拟合优度的判断和评价指标,估计标准误显然不如判定系数r2. r2 是无量纲系数,有确定的取值范围 (0—1),便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较;而估计标准误差是有计量单位的,又没有确定的取值范围,不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。

    但是,估计标准误差在回归分析中仍然是一个重要的指标,因为它还是用自变量估计因变量时确定置信区间的尺度,用X对Y进行估计的置信区间为:

    (5.12)

    因此,可以推断有68.27%的Y落在Y±1SXY以内,有95.45%的Y落在Y±2SXY以内,有99.73%的Y落在Y±3SXY以内。这是在大样本条件下的区间估计。如果样本n<30,就要用 t 分布来确定置信区间,在给定置信度 1 - a时,Y的某一数值的置信区间为:

    (5.13)

    其中ta/2(n-2)可查 t 分布表得到,X0为给定的自变量的某一数值。

    如例2中: X0=8万件 Y0=150.51万元 SXY =9.77 X=5.04; 当a=0.05时,即以95%的置信度估计,查 t 表得 t0。025(5-2)=3.1824 。则Y的置信区间为:

    也即当产量为8万件时,有95%的把握估计生产成本在107.23 ——193.79万元之间。

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    相关系数与估计标准误差的关32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431353336系:估计标准误差Syx与相关系统r在数量上存在着密切关系,Syx和r的变化方向是相反的。

    当r越大时,Syx越小,这说明相关密切程度较高,回归直线的代表性较大;当r越小时,Syx越大,这说明相关密切的程度较低,回归直线的代表性较小。

    r±1时,Syx=0,说明现象间完全相关,各相关点均落在回归直线上,此时对x的任何变化,y总有一个相应的值与之对应;对r=0时,Syx取得最大值,这说明现象间不存在直线关系。

    估计标准误差的值越小,则估计量与其真实值的近似误差越小,但不能认为估计量与真实值之间的绝对误差就是估计标准误差。

    扩展资料:

    依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数)。

    将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

    相关系数有一个明显的缺点,即它接近于1的程度与数据组数n相关,这容易给人一种假象。因为,当n较小时,相关系数的波动较大,对有些样本相关系数的绝对值易接近于1;当n较大时,相关系数的绝对值容易偏小。

    特别是当n=2时,相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时,我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

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    • 多重判定系数与调整的多重判定系数

    SST = SSR + SSE
    式中
    26001104_VQR2.png 为总平方和
    SSR =  26001104_uywQ.png  为回归平方和
    SSE =  26001105_eoLq.png 为残差平方和

      26001105_XKKL.png  = SSR/SST = 1- SSE/SST

    说明
    a、多重判定系数反应反映了因变量 y 的变差中估计的回归方程所解释的比例
    b、   26001105_XKKL.png 的平方根称为多重相关系数,也称为复相关系数,它度量了因变量同 k 个自变量的相关程度


    • 调整的多重判定系数

    多重判定系数的存在问题
    自变量个数的增加将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变差数量。当增加自变量时,会使预测误差变的较小,从而较少残差平方和SSE。由于回归平方和SSR = SST - SSE ,当SSE 变小是,SSR就会变大,从而使   26001105_XKKL.png  变大,如果模型中增加一个自变量,即使这个自变量在统计上并不显著,   26001105_XKKL.png  也会变大,因此,为避免增加自变量而高估   26001105_XKKL.png  统计学家用样本量 n 和自变量的个数 k 去调整    26001105_XKKL.png  ,计算出调整多重判定系数   ,记作   

    26001105_nfBX.png

    26001105_WEBA.png
     
    多元回归分析中通常用调整的多重判定系数,因为  

    26001105_NB8k.png 同时考虑样本量(n)和模型中自变量个数(k)

     的影响


    • 实际解释意义
    多重判定系数    26001105_XKKL.png = 0.797604=79.7604% :在变量贷款取值的变差中,能被 不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数和固定资产投资额的多元回归方程所解释的比例为 79.7604%

    整多重判定系数 26001105_Witn.png  = 0.757125 = 75.125%:在用样本量和模型中自变量的个数进行调整后,在不良贷款的变差中,能被不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数和固定资产投资额的多元回归方程所解释的比例为75.7125%

    • 估计标准误差
    与一元线性回归一样,多元回归中的估计标准误差也是误差项  26001105_xXeS.png 的方差  26001105_ntpM.png 的一个估计值
    26001105_6KbX.png
     多元回归中对Se的解释与一元回归类似,由于Se所估计的是预测误差的标准差,其含义是根据自变量 x1,x2...,xk来预测因变量 y 时 的平均预测误差

    • 实际解释意义
    根据所简历的多元回归方程,用贷款余额、累计应收贷款、贷款项目个数和固定资产投资额来预测不良贷款时,平均预测误差为1.778752亿元








    转载于:https://my.oschina.net/u/1785519/blog/1488543

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