L’erreur-type relative d’un ensemble de données est étroitement liée à l’erreur-type et peut être calculée à partir de son écart-type. L’écart-type est une mesure du degré de compression des données autour de la moyenne. L’erreur-type normalise cette mesure en termes de nombre d’échantillons, et l’erreur-type relative exprime ce résultat en pourcentage de la moyenne.
Calculer la moyenne de l’échantillon en divisant la somme des valeurs de l’échantillon par le nombre d’échantillons. Par exemple, si nos données sont constituées de trois valeurs – 8, 4 et 3 – alors la somme est 15 et la moyenne est 15/3 ou 5.
Calculer les écarts par rapport à la moyenne de chacun des échantillons et quadriller les résultats. Pour l’exemple, nous avons :
(8 – 5)^2 = (3)^2 = 9
(4 – 5)^2 = (-1)^2 = 1
(3 – 5)^2 = (-2)^2 = 4
Faire la somme des carrés et diviser par un de moins que le nombre d’échantillons. Dans l’exemple, nous avons :
(9 + 1 + 4)/(3 – 1)
= (14)/2
= 7
Il s’agit de la variance des données.
Calculer la racine carrée de la variance pour trouver l’écart-type de l’échantillon. Dans l’exemple, nous avons l’écart-type = sqrt(7) = 2,65.
Diviser l’écart-type par la racine carrée du nombre d’échantillons. Dans l’exemple, nous avons :
2,65 €/pied carré(3)
= 2.65/1.73
= 1.53
Il s’agit de l’erreur type de l’échantillon.
Calculer l’erreur-type relative en divisant l’erreur-type par la moyenne et en l’exprimant en pourcentage. Dans l’exemple, nous avons l’erreur-type relative = 100 * (1,53/3), soit 51 %. Par conséquent, l’erreur-type relative de nos données d’exemple est de 51 %.
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