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Ao ajustar uma linha reta a um conjunto de dados, você pode estar interessado em determinar quão bem a linha resultante se ajusta aos dados. Uma maneira de fazer isso é calcular o erro da soma dos quadrados (SSE). Este valor fornece uma medida de quão bem a linha de melhor ajuste se aproxima do conjunto de dados. O SSE é importante para a análise de dados experimentais e é determinado por apenas algumas etapas curtas.
Encontre uma linha de melhor ajuste para modelar os dados usando regressão. A linha de melhor ajuste tem a forma y = ax + b, onde aeb são parâmetros que você precisa determinar. Você pode encontrar esses parâmetros usando uma análise de regressão linear simples. Por exemplo, suponha que a linha de melhor ajuste tenha a forma y = 0,8x + 7.
Use a equação para determinar o valor de cada valor y previsto pela linha de melhor ajuste. Você pode fazer isso substituindo cada valor x na equação da linha. Por exemplo, se x é igual a 1, substituindo-o na equação y = 0,8x + 7 fornece 7,8 para o valor de y.
Determine a média dos valores previstos a partir da linha da equação de melhor ajuste. Você pode fazer isso somando todos os valores y previstos nas equações e dividindo o número resultante pelo número de valores. Por exemplo, se os valores forem 7,8, 8,6 e 9,4, somar esses valores resulta em 25,8 e dividir esse número pelo número de valores, 3 nesse caso, indica 8,6.
Subtraia cada um dos valores individuais da média e coloque em quadrado o número resultante. No nosso exemplo, se subtrairmos o valor 7,8 da média 8,6, o número resultante será 0,8. Esquadrar esse valor fornece 0,64.
Soma todos os valores ao quadrado da Etapa 4. Se você aplicar as instruções na Etapa 4 a todos os três valores em nosso exemplo, encontrará valores de 0,64, 0 e 0,64. A soma desses valores resulta em 1,28. Este é o erro da soma dos quadrados.