Syntaxe.

ERREUR.TYPE.XY (y_connus; x_connus)

Définition.

Cette fonction renvoie l’erreur standard des valeurs y prédites pour chaque x de la régression. L’erreur type est une mesure de la quantité d’erreur dans la prédiction d’une valeur y associée à une valeur x.

Arguments

■ y_connus (requis). Un tableau ou une plage de points de données dépendants

■ x_connus (requis). Un tableau ou une plage de points de données indépendants

Contexte.

L’erreur type est la variance des valeurs d’échantillon autour de la valeur réelle du paramètre calculé dans la population. Plus l’erreur type est élevée, plus l’intervalle de confiance contenant le paramètre avec une probabilité donnée sera grand.

La taille de l’erreur type dépend de la variance des valeurs dans la population. Plus la variance est faible, plus les erreurs-types de l’échantillon seront faibles. En général, l’erreur type diminue proportionnellement à la racine carrée de la taille de l’échantillon. Cela signifie que vous devez quadrupler la taille de l’échantillon pour diviser une erreur standard en deux.

La fonction ERREUR.TYPE.XY () renvoie l’erreur type estimée d’une régression linéaire et indique la fiabilité de la régression linéaire. Plus l’erreur type est élevée, plus l’écart entre les valeurs estimées et les valeurs de la population sera élevé.

En général, vous spécifiez une plage de cellules pour les arguments pas_y et x connus. L’argument y_connus contient des variables dépendantes, et l’argument x S connu contient des variables indépendantes.

Cette fonction s’attend à y_connus d’abord puis x_connus – et non l’inverse.

Si la population est normale avec g et a, ce qui suit est vrai pour la fonction d’estimation à partir de la moyenne de plusieurs échantillons n:

■ C’est normal distribué.

■ La moyenne est g.

■ La variance de la distribution de l’échantillon dans un écart-type est appelée erreur standard de la moyenne.

L’erreur type définit l’écart type de toutes les moyennes d’échantillon par rapport à la moyenne supposée de la population. Si la variance de différentes moyennes d’échantillon est approximativement égale à 0, l’erreur-type est également approximativement égale à 0. Si la variance est grande, l’erreur-type sera également grande. Plus l’échantillon est grand

taille, plus l’erreur type est faible.

L’équation pour calculer l’erreur type d’une valeur y attendue est la suivante:

Les valeurs x et y sont les moyennes d’échantillon MOYENNE (tableau) et MOYENNE (tableau2) et n est la taille de l’échantillon.