A PRE egy rövidítés, Proportional Reduction Errors, ami relatív hibacsökkenésnek fordítható.
A módszer lényege, hogy a PRE érték kiszámolásával megállapítható, az egyik ismérv ismerete hány százalékkal csökkenti a másik ismérv nagyságával kapcsolatos bizonytalanságot.
Ha $PRE=0$, az azt jelenti, hogy ez a bizonytalanság egyáltalán nem csökken. Ebben az esetben a két ismérv egymástól független.
Ha $PRE=1$, akkor a bizonytalanság 100%-kal csökken. Ilyenkor a két ismérv között fügvényszerű kapcsolat van.
Ha pedig PRE értéke valahol nulla és egy között van, akkor a kapcsolat nem független és nem is függvényszerű, tehát sztochasztikus.
\( PRE = H^2 = \frac{\sigma^2 - \sigma_B^2}{\sigma^2} = \frac{\sigma_K^2}{\sigma^2} \)
vagy
\( PRE=H^2 = \frac{SST-SSB}{SST} = \frac{SSK}{SST} \)
A PRE egy rövidítés, Proportional Reduction Errors, ami relatív hibacsökkenésnek fordítható.
| Havi bruttó jövedelem (EUR) | Nő | Férfi | Össz. |
| 0-400 | 60 | 90 | 150 |
| 401-800 | 30 | 30 | 60 |
| 801-1200 | 10 | 30 | 40 |
| Total | 100 | 150 | 250 |
Számoljuk ki az átlagot és szórást.
