Möglicherweise stoßen Sie auf einen einzelnen Fehlercode, der die Interpretation hinter der Standardfehlerschätzung angibt. Jetzt gibt es eine Reihe von Vorschlägen, die Sie ergreifen können, um die Art des Problems zu lösen, die wir in Kürze bezahlen werden.

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Der S-kompatible Schätzfehler ist normalerweise eine Schätzung, wie viele Probleme eine Person macht, wenn Sie einen geschätzten Wert für Y (über alle Linien der kleinsten Quadrate) anstelle des tatsächlichen Y-Werts verwenden.

R-Squared zieht die ganze Aufmerksamkeit auf sich, wenn es darum geht, festzustellen, wie gut eine Art von Linie zu einem bestimmten Muster passt. Ich fand jedoch, dass R-Quadrat in der Vergangenheit enorm überbewertet wurde. Gibt es außerdem eine Statistik, die nützlicher sein könnte? Wetten!

Heute spreche ich über eine gute, aber leider übersehene Regressionsstatistik: S, Fehler oder Regression standardisiert. stellt wichtige R-Informationen bereit, von denen Square laut Experten behauptet, dass dies nicht der Fall sei.

Was ist der Standardfehler einer allgemeinen Regression (S)?

Was ist ein erstklassiger Standardfehler der Schätzung?

Bei einem bestimmten Konfidenzniveau von 95 % sollten 95 % aller Düfte in ein Vertrauensintervall fallen, das mit den Standardanforderungen der mittleren Melodie verbunden ist, die mit ±1,96 verbunden ist. Basierend auf einer Zufallsstichprobe würde ich sagen, dass der wahre Gesellschaftsparameter mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit ebenfalls in diesen Bereich fallen wird.

S wird kleiner, wenn irgendwelche Datenpunkte wahrscheinlich sehr nahe an der Linie liegen.

In der benutzerdefinierten Regressionsdatenausgabe für die Minitab-Statistiksoftware finden Sie den Typ von S neben R-Quadrat im spezifischen Abschnitt „Zusammenfassung des direkten Modells“. Beide typischen liefern ein allgemeines Maß dafür, wie gut ein Modell zum Wissen als Ganzes passt. s wird sowohl als der in der Regression gefundene Standardfehler als auch als einfache Fehlerschätzung angenommen. Bietet

s stellt den durchschnittlichen Abstand dar, um den die beobachteten Phrasen von der Regressionslinie abweichen. Praktischerweise sagt es Ihnen fälschlicherweise, wie dieses Regressionsmodell den Wert am Mittelwert der Antwortverschiebung verwendet. Kleinere Werte sind darauf zurückzuführen, dass ein ansprechenderes Ergebnis darauf hinweist, dass die Beobachtungen viel näher an der Größenlinie waren.

Die im obersten Schritt des Diagramms gezeigte Linie stammt ursprünglich aus einem Artikel, in dem ich versuche, den BMI tatsächlich vorherzusagen. Vielleicht 3,53399, was unserer Website sagt, dass der durchschnittliche Schritt aller Daten aus der angepassten Linie etwa 3,5 % Körperfett betragen kann.

Was ist ein großer bekannter Fehler der Schätzung?

Ein großer erogener Fehler bedeutet wahrscheinlich, dass die Population ohne Frage ziemlich volatil ist, sodass die Proben wahrscheinlich etwas unterschiedliche Mittelwerte ergeben. Ein Fehler, der kleiner als der vorherrschende Fehler ist, bedeutet definitiv, dass die Grundgesamtheit mehr als homogen ist, sodass Ihre Stichprobe wahrscheinlich nahe am multiplen Mittelwert liegt.

Im Gegensatz zu R-Squared können Sie sicher vom Standardfehler der aktuellen Regression für die Genauigkeit Ihres aktuellen zugehörigen Prädiktors profitieren. Etwa 95 % der aus allen Beobachtungen stammenden sollten innerhalb von plus auch minus 2 * Standard-Regressionsfehlern der wahren Regressionslinie liegen, genau das ist auch eine besonders effektive Annäherung an das 95 % Schätzintervall.

Für das spezifische BMI-Beispiel sollten 95 % dieser speziellen Beobachtungen innerhalb von plus zusätzlich zu minus 7 % des angepassten Bereichs liegen, was nahe am Ideenintervall liegt.

Warum ich Ihren aktuellen Regressionsstandardfehler (S) mag

In vielen Fällen ziehe ich den Regressionsfehler dem R-Quadrat vor. Ich mag die Funktionalität, die Intuitivität, die mit Kräutereinheiten einhergeht, die eine Antwort verwenden. Und wenn ich genaue Prognosen benötige, kann ich schnell S-Check verwenden, um die Genauigkeit zu vergleichen und zu kontrastieren.

Und das genaue Gegenteil, ein dimensionsloses R-Quadrat vermittelt keinen bequemen Eindruck davon, wie nahe die gewünschten Überzeugungen den in irgendeiner Menge beobachteten sind. Wie ich beim Lesen bemerkte, ist R-Quadrat vor allem dann relevant, wenn Menschen genaue Vorhersagen benötigen. Sie können R-Quadrat jedoch nicht verwenden, um die Genauigkeit zu schätzen, was es normalerweise immer nicht nützlich macht. ausdrücken

Nehmen wir zu dieser wichtigen Tatsache das Beispiel des BMI. Die Systemregression ergibt R im Quadrat zu 76,1 % S und ist fast sicher genug 3,53399 % Körperfett. Wir gehen davon aus, dass die Prophezeiung innerhalb von +/- 5 % des wahren Werts liegen sollte.

häufige Fehlerschätzung interpretieren

Ist das R-Quadrat besonders groß genug, um dieses Niveau zu erreichen, das mit der Genauigkeit zu tun hat? Es gibt keine Möglichkeit zu wissen. Allerdings muss s automatisch <= 2,5 sein, um einen ausreichend engen Prognosezeitraum von 95 % zu erhalten. Schon auf den ersten Blick wird klar, in welchem ​​Maße unser Modell sogar ein gutes Stück akkurater sein soll. Danke o C!

Standardfehlerschätzung interpretieren

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ideenintervalle und Lernregression in einem bestimmten Bereich erhalten und verwenden.

S nimmt ab, wenn wichtige Informationsgüter normalerweise näher an der Linie liegen.

Stand Der Fehler des Scores war natürlich schon immer ein Maß für die Konsistenz der Vorhersagen Ihres eigenen Regressionsmodells, würde ich sagen.

  • y: beobachteter Wert
  • Å· : Gedankenwert.
  • n: Gesamtzahl der Beobachtungen von Standardstörungen.
  • Das Proxy-Scoring gibt uns eine Vorstellung davon, ob ein Regressionsmodell zu einem vertrauenswürdigen, besonders guten Satz guter Dateien passt. Insbesondere Auswertung:

  • Je niedriger, desto besser die Übereinstimmung.
  • Je höher der Gewinn, desto schlechter das Match.
  • Bei einigen Regressionsmodellen, die einen kleinen, jedoch erfolgreichen Standardfehler des Leitfadens haben, werden Schlüsseldatenpunkte stark um die geschätzte Regressionslinie herum geschnitten:

    Umgekehrt sind bei einem Regressionsmodell mit einem bekannten Fehler die Datenpunkte am freisten über die gesamte Regressionslinie verteilt:

    Ein wichtiges Beispiel zeigt, wie eine Art Standardfehler im Zusammenhang mit der Schätzung der Regressionsvariation in Excel behandelt und interpretiert wird.

    Beispiel: Standardfehler meiner Schätzung in Excel

    Verwenden Sie Folgendes auf die Strategie zur Berechnung des Anforderungsfehlers, der durch die Regression des Excel-Modells erhalten wird, und zur Bewertung der typischen Regression.

    Klicken Sie als Nächstes auf die Registerkarte „Daten“ oben in der Multifunktionsleiste. Klicken Sie dann einfach auf die Option “Datenanalyse” in einigen der Gruppen “Analysieren”.

    Wenn diese Option einfach nicht angezeigt wird, müssen Sie zuerst den ToolPak-Scanner herunterladen.

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  • 1. Laden Sie Reimage herunter und installieren Sie es
  • 2. Öffnen Sie das Programm und klicken Sie auf "Scannen"
  • 3. Klicken Sie auf "Reparieren", um den Reparaturvorgang zu starten

  • Ersetzen Sie in dem neuen Glasfenster, das angezeigt wird, das Ergebnis der Informationen:

    Wir können mit den Regressionskoeffizienten üben, um eine vorhersagbare Regressionsgleichung zu erstellen:

    Meine Frau und ich sehen, dass der zugrunde liegende Fehler dieses einen Prä-Regressionsmodells 6,006 ist. Einfach ausgedrückt bedeutet das Item, dass der Durchschnitt der spezifischen Spitzendaten 6.006 Einheiten gemäß der Regressionslinie beträgt.

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