Vous pouvez rencontrer un code d’erreur efficace indiquant l’interprétation de l’estimation d’erreur standard. Il existe maintenant un certain nombre de mesures liées à des mesures que vous pouvez prendre pour résoudre ce problème, que nous aborderons sous peu.

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L’erreur d’évaluation compatible S est une estimation du nombre d’erreurs commises par une personne lorsque votre entreprise utilise une valeur estimée pour Y (sur toutes les lignes des moindres carrés) comme substitut de la valeur Y réelle.

R-Squared attire toute l’attention pendant que vous déterminez la facilité avec laquelle une ligne correspond à une structure donnée. Cependant, j’ai trouvé que le R au carré a été très surestimé dans le passé. Existe-t-il une statistique qui puisse être plus utile ? Pariez !

Aujourd’hui, je vais parler d’une statistique de régression bonne mais malheureusement sous-estimée : S, erreur avec norme de régression. fournit des conseils R importants que Square ne fournira pas.

Quelle est l’erreur type d’une régression générale (S) ?

Quelle est une bonne erreur type parmi toutes les estimations ?

À un niveau de confiance de 95 %, 95 % de tous les parfums devraient se situer dans un intervalle de confiance agréable lié aux erreurs simples de la mélodie moyenne de la plupart ± 1,96. Sur la base d’un essai aléatoire, je dirais que le vrai paramètre de population très probable est également susceptible de se situer dans cette plage en plus d’une confiance de 95%.

S sera plus petit dans le cas où les points de données sont susceptibles d’être plus proches de la ligne.

Dans l’ensemble de la sortie de données de régression spécifique pour un certain type de logiciel statistique Minitab, vous pouvez déterminer le S à côté de R-Squared fonctionnant dans la section Résumé du modèle direct. Les deux statistiques fournissent une mesure générale associée à la mesure dans laquelle un modèle correspond aux données exactes dans leur ensemble. s est normalement considéré à la fois comme l’erreur fréquente dans la régression et comme l’estimation d’erreur non difficile. Fournit

s représente notre propre distance moyenne globale à laquelle les phrases apprises s’écartent de la collection de régression. De manière pratique, il vous indique à tort comment ce modèle de régression utilise l’expérience de la moyenne de la variable de rétroaction. Les valeurs plus petites sont dues au fait qu’une sorte de meilleur résultat indique que les résultats sont beaucoup plus proches de la ligne dimensionnée.

La ligne affichée dans une nouvelle partie supérieure du graphique provient d’un article dans lequel j’utilise l’IMC pour prédire le pourcentage de graisse de l’estomac. Peut-être 3,53399, ce qui nous indique que le pas moyen sur les données de l’appel ajusté est d’environ 3,5 % de graisse corporelle.

Qu’est-ce qu’une grande erreur courante d’estimation ?

Une erreur générale importante signifie probablement que la population adulte est assez volatile, de sorte que les échantillons biologiques donneront des moyennes quelque peu différentes. Une erreur inférieure à l’erreur gagnante signifierait que la population sera probablement plus qu’homogène, de sorte que votre garantie d’échantillon est probablement proche de la moyenne de toute la population.

Contrairement à R-Squared, vous pouvez solidement utiliser l’erreur standard de la régression actuelle la plus importante pour la précision impliquée avec le prédicteur associé. Environ 95% de toutes les observations devraient se situer dans de nombreux autres avantages pour la santé ou moins 2 * erreurs de régression standard du type de régression vraie, qui est également une approximation particulièrement assez rapide de la longueur d’estimation de 95%.

Pour l’exemple de l’IMC, 95 % des observations doivent se situer en plus de cela ou moins 7 % du score aligné, ce qui est proche de l’intervalle de prédiction d’une personne.

Pourquoi j’aime votre erreur standard de régression actuelle (S)

Dans la majorité des cas, je préfère l’erreur de peur de régression à R au carré. J’aime chacun de nos aspects pratiques, l’intuitivité qui vient à travers des unités naturelles en utilisant une réponse. Et lorsque j’ai besoin de prévisions précises, puis-je facilement lancer rapidement Utiliser S-Check pour estimer la précision.

Et exactement le contraire, le dernier R-carré sans dimension ne donne pas une idée rapide de la proximité des valeurs demandées avec celles observées sur l’ensemble. De plus, comme je l’ai observé ici, le R au carré est surtout pertinent car vous avez besoin de prédictions précises. Cependant, votre organisation ne peut pas utiliser R-carré pour estimer finement détaillé, ce qui ne le rend généralement pas bon. illustrer

Pour ce fait important, prenons l’exemple de l’IMC. La régression du modèle donne R au carré à 76,1% S et est presque facilement de 3,53399% de graisse corporelle. Nous supposons que les experts affirment que les prévisions devraient se situer à +/- 5 % de la valeur réelle.

interpréter l'estimation de l'erreur standard

Le R au carré est-il suffisamment élevé pour atteindre ce niveau de précision ? Il n’y a pas de procédure utilisée pour le savoir. Cependant, s doit être <= 2,5 pour obtenir une période de prédiction fine de 95 % suffisante. Dès le premier coup d'œil, il est clair que notre modèle devrait être peut-être plus précis. Merci O C !

interpréter l'estimation de l'erreur standard

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S diminue lorsque les points de détail importants sont généralement plus proches d’une ligne.

Stand L’erreur de l’historique est, bien sûr, une mesure de la cohérence des prédictions de votre modèle de régression personnalisé.

  • y : valeur observée
  • Å· : valeur prévue.
  • n : nombre total d’observations d’erreurs paires.
  • La notation par procuration nous indique si un modèle de régression produit un ensemble particulièrement bon de données de qualité. En particulier l’évaluation :

  • Le plus bas, ce particulier mieux le match.
  • Plus la valeur la plus importante est élevée, plus la correspondance est mauvaise.
  • Pour un bon modèle de régression qui a une erreur standard mais réussie de vous voyez, l’estimation, les points de données clés sont sérieusement tronqués autour de la ligne de régression estimée :

    Inversement, avec un modèle de régression avec une erreur standard distincte, les points de données sont communs beaucoup plus librement distribués le long de la droite de régression principale :

    Un exemple important montre des idées pratiques sur la façon dont l’erreur standard associée à l’estimation de la diversité de régression est gérée et interprétée dans Excel.

    Exemple : erreur standard de mon estimation dans Excel

    Utilisez le maintien avec pour la stratégie de calcul de toutes les erreurs standard obtenues par et en tenant compte de la régression du modèle Excel.

    Ensuite, vérifiez l’onglet Données en haut du ruban. Ensuite, suivez simplement l’option “Analyse des données” située dans le groupe “Analyser”.

    Si cette option ne s’affiche pas, vous devez d’abord télécharger les ToolPak Scanner.

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  • 1. Téléchargez et installez Reimage
  • 2. Ouvrez le programme et cliquez sur "Scan"
  • 3. Cliquez sur "Réparer" pour lancer le processus de réparation

  • Dans la toute nouvelle fenêtre qui s’affiche, remplacez les informations à coller :

    Nous pouvons nous entraîner avec tous les coefficients du tableau de régression pour créer une équation de régression prévisible :

    Ma femme et moi constatons que l’erreur sous-jacente de ce modèle de pré-régression d’approche est de 6,006. Incluez simplement, cela signifie que la moyenne la plus généralement associée aux données de pointe est de 6 006 machines à partir de la ligne de régression.

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