Comment calculer la racine MSE dans ANOVA

July 26

Comment calculer la racine MSE dans ANOVA


Dans les statistiques, l'analyse de variance (ANOVA) est une façon d'analyser les différents groupes de données ensemble pour voir si elles sont liées ou similaires. Un test important au sein de ANOVA est l'erreur quadratique moyenne (MSE). Cette quantité est un moyen d'estimation de la différence entre les valeurs prédites par un modèle statistique et les valeurs mesurées du système réel. Calcul de la MSE racine peut être fait en quelques étapes simples.

Instructions

Somme des erreurs carrées (SSE)

1 Calculer la moyenne d'ensemble de chaque groupe d'ensembles de données. Par exemple, disent qu'il ya deux groupes de données, des séries A et B, où l'ensemble A contient les numéros 1, 2 et 3 et l'ensemble B contient les numéros 4, 5 et 6. La moyenne de l'ensemble A est 2 (trouvé par en ajoutant 1, 2 et 3 et en divisant par trois) et la moyenne de l'ensemble B est 5 (qui se trouve par addition de 4, 5 et 6 et en divisant par 3).

2 Soustraire la moyenne des données à partir des points de données individuels et carré la valeur suivante. Par exemple, dans le jeu de données A, en soustrayant 1 de la moyenne de 2 donne une valeur de -1. Squaring ce nombre (à savoir, la multipliant par lui-même) donne 1. En répétant ce processus pour le reste des données de l'ensemble A donne 0 et 1, et pour l'ensemble B, les numéros sont 1, 0 et 1, ainsi .

3 Résumez toutes les valeurs au carré. De l'exemple précédent, résumant tous les nombres carrés produit le numéro 4.

Calcul de la racine MSE dans ANOVA

4 Trouver des degrés de liberté d'erreur en soustrayant le nombre total de points de données par les degrés de liberté pour le traitement (le nombre d'ensembles de données). Dans notre exemple, il y a six points de données au total et deux ensembles de données différentes, ce qui donne 4 que les degrés de liberté pour l'erreur.

5 Diviser la somme des carrés d'erreur par les degrés de liberté pour l'erreur. En reprenant l'exemple, la division 4 par 4 donne 1. Ceci est l'erreur quadratique moyenne (MSE).

6 Prenez la racine carrée de la MSE. Conclusion de l'exemple, la racine carrée de 1 est 1. Par conséquent, le MSE racine pour ANOVA est 1 dans cet exemple.