1 / 20

ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์ ( Standard Error of Estimate: SEE)

ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์ ( Standard Error of Estimate: SEE).

seth
Télécharger la présentation

ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์ ( Standard Error of Estimate: SEE)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์ (Standard Error of Estimate: SEE) ในการพยากรณ์ค่าของตัวแปรตาม Y ที่เกิดจากการกำหนดค่าของตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้น X จากสมการถดถอยที่ได้ จะมีประโยชน์ต่อการพยากรณ์มากเพียงใดนั้น ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่รวบรวมมาว่ามีการกระจัดกระจายไปจากเส้นกราฟหรือสมการถดถอยมากน้อยเพียงใด ถ้าค่าของตัวแปรตาม Y แต่ละค่าแตกต่างไปจากเส้นกราฟถดถอยที่ประมาณขึ้นมามาก การพยากรณ์ค่าของตัวแปรตาม Y โดยใช้เส้นกราฟถดถอยก็จะเกิดความคลาดเคลื่อนมาก แต่ถ้าค่าที่รวบรวมมาแต่ละค่าอยู่บนเส้นกราฟถดถอยหรืออยู่ใกล้ๆ เส้นกราฟถดถอยมากเท่าใด การพยากรณ์ค่าของตัวแปรตาม Y โดยใช้เส้นกราฟถดถอยก็จะถูกต้องมากขึ้นเท่านั้น

  2. ความแตกต่างระหว่างค่าของตัวแปรตาม Y ที่เกิดจากการพยากรณ์กับค่าที่ได้จากการรวบรวม เรียกว่า ความคลาดเคลื่อน (Error หรือ Residual) ใช้ตัวย่อว่า e โดยที่ ซึ่งค่าความคลาดเคลื่อนนี้จะใช้เป็นตัวพยากรณ์ค่าการกระจายของข้อมูลรอบๆ เส้นกราฟถดถอย สำหรับสถิติที่ใช้วัดการกระจายของข้อมูลรอบๆ เส้นกราฟถดถอย เรียกว่า ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์ (Standard Error of Estimate: SEE) ซึ่งเป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานชนิดหนึ่งที่เป็นการเบี่ยงเบนของคะแนนพยากรณ์จากคะแนนที่รวบรวมมาได้

  3. หลักการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น “Method of Least Square” Y=a+bX

  4. ตัวอย่างที่ 1

  5. หาสมการความสัมพันธ์ระหว่างน้ำหนักตัว(X) กับอัตราการใช้พลังงาน (Y) จากสมการ Y = a +bX ขั้นตอนการคำนวณ : หา a และ b ก่อน จากสูตร เปิด Excel เพื่อทำการหาค่า a และ b

  6. b = 28.59359 a = 4.59

  7. ดังนั้น สมการที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร X กับตัวแปร Y ซึ่งเป็นสมการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างน้ำหนักตัวของเยาวชนกับอัตราการใช้พลังงาน ก็คือ b = 28.59359 (สัมประสิทธิ์การถดถอย) a = 4.59 Y = a + bX Y = 4.59 + 28.59X

  8. อัตราการใช้พลังงานในแต่ละวัน (Y) ของเยาวชนคนหนึ่งที่มีน้ำหนักตัว 52.5 กิโลกรัม (X) สามารถหาได้จากการแทนค่าในสมการแสดงความสัมพันธ์ดังนี้ Y = 4.59 + 28.59X= ? Y = 4.59 + 28.59(52.5) = 1506 กิโลแคลอรี่ต่อวัน

  9. หลังจากที่ได้สมการเส้นตรง Y = 4.59 + 28.59X ซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรX กับตัวแปร Y แล้ว จะพบว่า b มีค่า 28.59ซึ่ง b ก็คือค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย โดยมีค่าเป็นบวก แสดงว่า เมื่อเยาวชนมีน้ำหนักตัวเพิ่มขึ้น อัตราการใช้พลังงานแต่ละวันก็จะมีค่าเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 28.59 กิโลแคลอรี

  10. จากสมการถดถอย Y = 4.59 + 28.59X สามารถนำไปคำนวณหาค่าความคลาดเคลื่อนของตัวแปร Y ได้ โดยแทนค่าลงในสมการและเขียนลงในตารางเพื่อเปรียบเทียบค่าที่ได้จากการพยากรณ์กับค่าที่แท้จริง (Y) ดังนี้

  11. คนที่เท่าไหร่มีค่าความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด/มากที่สุดคนที่เท่าไหร่มีค่าความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด/มากที่สุด

  12. เมื่อ a = 4.59, b = 28.59, N = 12 แทนค่า = 60.0216

  13. จุดที่คลาดเคลื่อนน้อยที่สุดจุดที่คลาดเคลื่อนน้อยที่สุด (48.5,1396) จุดที่คลาดเคลื่อนมากที่สุด (54.6,1425) เส้นกราฟถดถอย

  14. หลักการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น “Method of Least Square” Y=a+bX

More Related