SSE - Suma de cuadrados de los residuales o errores ...

Calcula la suma de los errores al cuadrado de la función de predicción.

 

Sintaxis

SSE(X, Y)

X son los datos originales de la muestra de las series de tiempo (resultados eventuales) (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Y son los datos de las series de tiempo pronosticados (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

 

Observaciones

  1. La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada
  2. Las dos series de tiempo deben ser idénticas en tamaño.
  3. Un valor faltante (Por ejemplo. $x_k$ o $\hat x_k$)en cualquier serie de tiempo se excluirá el punto de datos $(x_k,\hat x_k)$ de los SSE.
  4. La suma de los errores cuadrados, $\mathrm{SSE}$, es definida de la siguiente manera:
    $$\mathrm{SSE}=\sum_{i=1}^N \left(x_i-\hat x_i \right )^2$$
    Donde:
    • $\{x_i\}$ son las observaciones actuales de las series de tiempo.
    • $\{\hat x_i\}$ es el estimado o serie de tiempo pronosticada.

Ejemplos

Ejemplo 1:

 
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A B C
Fecha Series1 Series2
1/1/2008 #N/A -2.61
1/2/2008 -2.83 -0.28
1/3/2008 -0.95 -0.90
1/4/2008 -0.88 -1.72
1/5/2008 1.21 1.92
1/6/2008 -1.67 -0.17
1/7/2008 0.83 -0.04
1/8/2008 -0.27 1.63
1/9/2008 1.36 -0.12
1/10/2008 -0.34 0.14
1/11/2008 0.48 -1.96
1/12/2008 -2.83 1.30
1/13/2008 -0.95 -2.51
1/14/2008 -0.88 -0.93
1/15/2008 1.21 0.39
1/16/2008 -1.67 -0.06
1/17/2008 -2.99 -1.29
1/18/2008 1.24 1.41
1/19/2008 0.64 2.37


  Fórmula Descripción (Resultado)
  =SSE(SSE($B$1:$B1$9,$C$1:$C$19)) SSE (51.375)

Ejemplos de archivos

Referencias

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