Syntaxe.
SOMME.CARRES.ECARTS (numéro1; numéro2; …)
Définition.
Cette fonction renvoie la somme des carrés des déviations des points de données à partir de la moyenne de leur échantillon.
Arguments
■ numero 1 (requis) et numero 2 (facultatif). Au moins un et jusqu’à 255 arguments (30 dans Excel 2003 et versions antérieures) pour lesquels vous souhaitez calculer la somme des écarts carrés. Vous pouvez également utiliser un seul tableau ou une référence à un tableau plutôt que des arguments séparés par des virgules.
Contexte.
En général, les corrélations entre variables sont définies par des coefficients. Sur la base du calcul de régression, vous pouvez également estimer des modèles pour des variables à échelle d’intervalle. Un modèle est le noyau mathématique d’une théorie. Un modèle permet de prédire la variable dépendante en fonction de la variable indépendante. De cette façon, les corrélations linéaires peuvent être définies. Cela signifie que plus le nombre de valeurs x est élevé, plus la valeur y est élevée (ou inférieure). La corrélation x à y peut également être illustrée par une ligne droite. Des modèles plus complexes sont également possibles.
La qualité de la régression est généralement décrite par r2.
La moyenne correspond à la meilleure valeur prévue pour la qualité de la régression. L’écart par rapport à la moyenne est également appelé erreur de prévision. Pour calculer l’écart moyen, vous pouvez utiliser la fonction VAR.S ().
La fonction SOMME.CARRES.ECARTS () calcule la somme des écarts carrés par rapport à la moyenne de l’échantillon. L’équation pour la somme de l’écart au carré est la suivante:
Exemple.
Vous êtes toujours occupé à analyser le site Web et souhaitez calculer plus avant la corrélation entre les visites sur le site Web et les commandes en ligne. Vous travaillez sur les visites du site Web – la variable indépendante y. Vous souhaitez calculer la somme des écarts carrés de la moyenne de l’échantillon et utiliser la fonction SOMME.CARRES.ECARTS (). La figure montre la solution.
