matematica residuo è usato insieme con l’analisi di regressione . Gli analisti usano l’analisi di regressione per prevedere i risultati futuri in base alle prestazioni precedenti . Ad esempio , l’economista utilizzare l’analisi di regressione per prevedere o predire parametri economici come l’inflazione , la disoccupazione , i tassi di interesse e ad un certo punto in futuro . Questa analisi si basa sui punti di dati precedenti e altre variabili connesse . Dopo questo punto , in futuro è arrivato e passato , gli economisti quindi utilizzare la matematica residua per vedere quanto vicino la loro previsione erano ai risultati effettivi . La differenza tra i risultati misurati o effettivi ed i risultati previsti si chiama residuo . Istruzioni

1

Fissare i punti dati dalla regressione -analisi predetto risultati . Se assumiamo che è stato eseguito un’analisi di regressione contro una semplice funzione y = f ( x ), dove per ogni x , si avrà un diverso valore di y , si avrà una serie di punti x, y . Come esempio , supponiamo i punti dati sono : { ( 2 , 3 ) ( 3 , 4 ) ( 5 , 7 ) ( 6 , 8 ) }

2

misurare o assicurare i risultati effettivi . l’evento si è tentato di predire con l’analisi di regressione . Questo sarà il risultato di misura in cui per ogni valore di x , è misurato o raccolto il valore effettivo di y . Come esempio , supponiamo che i punti dati effettivi sono : { ( 2 , 4 ) ( 3 , 6 ) ( 5 , 5 ) ( 6 , 7 ) } . Si noti che il valore di x è lo stesso per entrambi i risultati previsti e l’ effettivo

3

Calcolare il valore residuo y per ogni x – valore utilizzando la formula : . Y – residuo = Ymeasured- Ypredicted . Continuando con il nostro esempio :

Per x = 2 , residuo = 4-3 = 1

Per x = 2 , residuo = 6-4 = 2

Per x = 3 , residuo = 5-7 = -1

Per x = 4 , residuo = 7-8 = -1

Un residuo positivo semplicemente dice che il valore misurato è superiore al previsto e un residuo negativo significa che il valore misurato è inferiore al previsto .