대부분의 표준 오류 추정치에 대한 해석을 규정하는 오류 코드가 발생할 수 있습니다. 이제 이 문제를 해결하기 위해 잠재적으로 취할 수 있는 여러 단계가 있으며 이에 대해서는 곧 다룰 것입니다.

PC의 모든 문제를 즉시 복구합니다. 당신을 위한 최고의 Windows 수정 도구!

S 호환 추정 오류는 기본 Y 값 대신 Y에 대해 가능한 값(모든 작은 정사각형 선에 대해)을 사용할 때 최종 사용자가 범하는 오류의 추정치입니다.

R-Squared는 선이 주어진 패턴과 얼마나 잘 맞물리는지를 결정할 때 많은 관심을 받습니다. 그러나 나는 R-squared가 과거를 입는 것이 매우 과대 평가되었다고 판단했습니다. 이보다 더 좋을 수 있는 통계가 있습니까? 내기!

오늘은 강력하지만 불행히도 과소평가된 회귀 ​​통계인 S, 오류 또는 회귀 표준에 대해 이야기하겠습니다. Square가 제공하지 않는 중요한 R 정보를 erinarians에게 제공합니다.

일반 회귀(S)의 표준 오차는 무엇입니까?

추정의 좋은 단순 오차는 무엇입니까?

95% 자존감 수준에서 모든 향기의 95%는 ±1.96의 평균 음조 유형의 표준 오차를 기반으로 한 신뢰 구간에 속해야 합니다. 무작위 표본을 참조하면 실제 모집단 매개변수도 95%의 신뢰도로 이러한 종류의 범위에 속할 가능성이 있다고 말하고 싶습니다.

데이터 부분이 최종적으로 라인에 더 가까울 때 S는 의심할 여지 없이 더 작아질 것입니다.

Minitab 통계 플랫폼에 대한 특정 회귀 통계 출력에서 ​​직접 모델 요약 섹션에서 R-제곱에 예정된 S를 찾을 수 있습니다. 두 통계 모두 좋은 모델이 데이터를 의미 있는 전체로 얼마나 잘 맞추는지에 대한 일반적인 척도를 제공합니다. s는 일부 회귀의 표준 오차와 단순 오차 추정치 모두로 간주됩니다. 제공

s는 관찰된 문장이 회귀선에서 벗어나는 전체 평균 야드를 나타냅니다. 편리하게도, 이 회귀 분석이 응답 변수에 대해 말하는 평균 값을 사용하는 방법을 어리석게도 알려줍니다. 더 작은 원칙은 일반적으로 관측치가 적합선에 훨씬 더 가깝다는 더 나은 결과를 얻기 때문입니다.

종종 그래프의 상단 부분에서 볼 수 있는 선은 실제로 체지방률을 예측하기 위해 BMI를 사용하는 웹사이트에서 가져왔습니다. 3.53399일 수 있습니다. 이는 적합선이 가져온 데이터의 평균 단계가 체지방의 3.5%에 가깝다는 것을 의미합니다.

이 추정치의 큰 표준 오차는 무엇입니까?

큰 표준 오차는 아마도 모집단이 매우 예측할 수 없다는 것을 수반하므로 표본이 약간 다른 평균을 제공할 것입니다. 일반적인 오류와 비교하여 오류가 더 작으면 모집단이 더 동질적임을 의미하므로 표본 추출 보장이 모집단 평균에 거의 가깝습니다.

R-제곱과 달리 연관된 예측자의 정확도에 관한 현재 회귀의 오류를 안전하게 사용할 수 있습니다. 모든 관측치의 약 95%는 + 또는 – 2 내에 있어야 합니다. 5 * 1개의 실제 회귀선의 표준 회귀 오류, 이는 95% 추정 간격에 대한 특히 빠른 근사값이기도 합니다.

BMI 예의 경우 관찰의 95%는 예측 간격에 가까운 것으로 간주되는 조정된 점수의 플러스 또는 7% 이내여야 합니다.

내가 현재 회귀 표준 오차(S)를 좋아하는 이유

많은 경우에 저는 회귀 기대 오차를 R-제곱으로 하는 것을 정말 좋아합니다. 나는 실용성, 자연 단위 사용과 함께 제공되는 직관성을 좋아합니다. 그리고 정확한 예측이 필요할 때 S-Check를 사용하여 정확도를 평가할 수 있습니다.

정반대로 무차원 R-제곱은 원하는 값이 최종적으로 집합에서 관찰된 값에 얼마나 가까운지에 대한 편리한 아이디어를 제공하지 않습니다. 또한 여기에서 언급했듯이 R-제곱은 종종 정확한 예측이 필요할 때 대부분 관련이 있습니다. 그러나 일반적으로 유용하지 않아도 되는 정확도를 추정하기 위해 R-제곱을 사용할 수 없습니다. 설명

중요한 사실로 BMI 사례를 살펴보겠습니다. 모델 회귀는 76.1% S에서 R 제곱을 제공하며 결합된 R은 거의 확실히 3.53399% 몸통입니다. 예측값은 균형 값의 +/- 5% 이내여야 한다고 가정합니다.

표준 오차 추정값 해석

이 수준의 정확도를 달성하려면 R-제곱이 충분히 높습니까? 알 방법이 없습니다. 그러나 s는 모두 95%의 좁은 예측 기간을 충분히 얻기 위해 <= 2.5여야 합니다. 첫 번째 확인에서 우리 버전이 훨씬 더 정확해야 한다는 것이 분명합니다. 감사합니다!

 널리 사용되는 오류 추정치 해석

이 영역에서 예측 구간과 학습 회귀를 얻고 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

S는 중요한 정보 포인트가 일반적으로 선에 더 가까울 때 감소합니다.

Stand 점수의 오류는 지침의 오류이며 자신의 회귀 모델 예측과 관련된 일관성의 척도입니다.

<문자열>

  • y: 표기된 값
  • Å· : 예측값.
  • n: 표준 오차 관찰의 총 개수입니다.
  • 프록시 점수는 특정 회귀 모델이 특히 좋은 품질의 좋은 데이터 집합에 맞는지 여부에 대한 아이디어를 제공합니다. 선택한 평가에서:

    <문자열>

  • 낮을수록 모양이 좋습니다.
  • 값이 높을수록 더 많이 일치합니다.
  • 추정에 대한 작지만 성공적인 패러다임 오류가 있는 회귀 모델의 경우 주요 데이터 파일 포인트는 각 추정 회귀선 주위에 크게 잘립니다.

    반대로, 하나의 표준 오차가 있는 회귀 모델의 경우 모든 데이터 포인트가 회귀선을 따라 훨씬 더 광범위하게 분포됩니다.

    회귀 다양성 추정과 관련된 표준화된 오류가 Excel에서 어떻게 처리되고 해석되는지 보여주는 중요한 예입니다.

    예: Excel에서 내 추정의 표준 오류

    엑셀 모델과 유사한 회귀분석 및 활용하는 표준오차를 계산하기 위한 전략은 다음과 같습니다.

    다음으로 리본 상단에 있는 데이터 탐색 모음을 클릭합니다. 그런 다음 “분석” 그룹에서 특정 “데이터 분석” 옵션을 클릭하기만 하면 됩니다.

    어떤 옵션이 표시되지 않으면 실제로 ToolPak 스캐너를 먼저 다운로드해야 합니다.

    권장: Reimage

    컴퓨터가 느리게 실행되는 것이 지겹습니까? 바이러스와 맬웨어로 가득 차 있습니까? 친구여, 두려워하지 마십시오. Reimage이 하루를 구하러 왔습니다! 이 강력한 도구는 모든 종류의 Windows 문제를 진단 및 복구하는 동시에 성능을 높이고 메모리를 최적화하며 PC를 새 것처럼 유지하도록 설계되었습니다. 그러니 더 이상 기다리지 마십시오. 지금 Reimage을 다운로드하세요!

  • 1. Reimage 다운로드 및 설치
  • 2. 프로그램을 열고 "스캔"을 클릭하십시오.
  • 3. 복구 프로세스를 시작하려면 "복구"를 클릭하십시오.

  • 새 창에서 다음 정보를 교체합니다.

    추정 회귀 방정식 생성의 회귀 테이블 계수를 사용하여 건강 관리를 수행할 수 있습니다.

    내 딸과 나는 이 사전 회귀 모델의 주요 오류가 6.006이라는 것을 알았습니다. 간단히 말해서, 이것은 최고 지식의 평균이 내 회귀선에서 6,006단위라는 것을 의미합니다.

    Reimage PC 수리 및 최적화 도구는 컴퓨터 오류를 수정하는 가장 좋은 방법입니다. 쉽고 효율적이며 100% 안전합니다. 지금 시도하십시오!