Actualizado por ultima vez el 8 de marzo de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es Suma Extra de Cuadrados?
Extra Sums of Squares (ESS) es la diferencia en las Error Sums of Squares (SSE) de dos modelos. Más específicamente, ESS es una medida de la reducción marginal en Error Sums of Squares (SSE) cuando se agrega un conjunto adicional de predictores al modelo.
Es una herramienta de comparación de modelos, compuesta por un único número. Si ESS = 0, los modelos son idénticos.
Fórmula y ejemplo
La fórmula para las sumas extra de cuadrados es:
Digamos que su modelo contiene una variable predictora, X 1 . Si agrega un segundo predictor, X 2 al modelo, ESS explica la variación adicional explicada por X 2 . Podemos escribir eso como:
SSR (X 2 | X 1 ).
En términos de SSE, supongamos que tiene un modelo con una variable predictora, X 1 . Agrega una variable X 2 a un modelo. Extra Sums of Squares explica la parte de SSE no explicada por la variable original (X 1 ). Podemos escribir eso como:
SSR (X 2 | X 1 ) = X 1 – (X 1 , X 2 )
Referencias
Marasinghe, M. y Kennedy, W. (2008). SAS para Análisis de Datos: Métodos Estadísticos Intermedios. Medios de comunicación de ciencia y negocios de Springer. Recuperado el 9 de septiembre de 2019 de: https://books.google.com/books?id=LX2v9CNhzJMC
Olbricht, G. Lecture 13: Extra Sums of Squares. Artículo publicado en el sitio web de la Universidad de Purdue. Recuperado el 10 de septiembre de 2019 de: https://www.stat.purdue.edu/~ghobbs/
Ramsey, F. & Schafer, D. The Statistical Sleuth: A Course in Methods of Data Analysis. Recuperado el 10 de septiembre de 2019 de: https://books.google.com/books?id=jfoKAAAAQBAJ
