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 de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Residuals sum of squares.

Referencias

• Hamilton, J.D.; Time Series Analysis, Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6.
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740.