Możesz umieścić na skórze twarzy kod błędu wskazujący każdą interpretację oszacowanego błędu zestawu. Teraz istnieje wiele kroków, które możesz podjąć na drodze do rozwiązania tego problemu, który wkrótce omówimy.

Natychmiast naprawiaj wszelkie problemy z komputerem. Najlepsze narzędzie do naprawy systemu Windows dla Ciebie!

Błąd przybliżony zgodny z S to oszacowanie najprostszego sposobu, w jaki wiele błędów popełnia osoba, gdy używasz wartości szacunkowej odnoszącej się do Y (na wszystkich liniach o najmniejszych odcinkach) zamiast rzeczywistej wartości Y.

R-Squared zwraca uwagę na to, jak dobrze linia pasuje do rozszerzonego wzoru. Jednak odkryłem, że R-kwadrat był bardzo przereklamowany we wcześniejszym. Czy jest jakaś statystyka, która zdaniem ekspertów byłaby bardziej użyteczna? Postaw!

Dzisiaj opowiem o dobrej, ale niestety niedoszacowanej statystyce regresji: S, błąd lub być może standard regresji. dostarcza ważnych informacji o języku R, których Square nie będzie.

Jaki jest błąd standardowy ogólnej regresji (S)?

Jaki prawdopodobnie będzie dobry błąd standardowy tego oszacowania?

Przy 95% poziomie ufności, 95% razem ze wszystkimi zapachami powinno mieścić się w przedziale ufności związanym ze wszystkimi standardowymi błędami średnich wokali wynoszącym ± 1,96. Opierając się na dobrze znanej próbie, powiedziałbym, że prawdziwy parametr populacji jest również odpowiedni, aby mieścić się w tym zakresie wraz z 95% pewnością.

S będzie znacznie większe, gdy punkty danych prawdopodobnie znajdą się bliżej nowej linii.

W danych wyjściowych danych regresji, gdy rozważamy oprogramowanie statystyczne Minitab, na pewno znajdziesz S obok R-kwadrat w podsumowaniu modelu bezpośredniego. Obie statystyki zapewniają ogólne rozwiązanie tego, jak dobrze model pasuje do danych jako całości. s i9000 jest traktowany zarówno jako błąd zwyczajowy w regresji, jak i typ oszacowania błędu prostego. Zapewnia

s podaje ogólną średnią odległość, o jaką poszczególne zaobserwowane zdania często odbiegają od linii regresji. Dogodnie błędnie informuje klientów, w jaki sposób ten model regresji wykorzystuje samą wartość średniej tej zmiennej odpowiedzi. Mniejsze wartości są w zasadzie dlatego, że lepszy wynik wskazuje, że obserwacje są znacznie bliżej dopasowanej linii.

Linia pokazana w większości górnej części wykresu może być opisana jako zaczerpnięta z artykułu w i to również używam BMI, aby faktycznie ocenić procent tkanki tłuszczowej. Może 3,53399, tylko to, co mówi nam, że średnia faza danych z dołączonej linii to około 3,5% tłuszczu z wyglądu.

Jaki jest ważny błąd standardowy oszacowania?

Obszerny błąd standardowy prawdopodobnie oznacza, że ​​populacja ta jest dość niestabilna, więc wszystkie próbki podadzą nieco inne odniesienia. Błąd mniejszy niż obecny błąd oznaczałby, że naród jest bardziej niż jednorodny, więc Twoja własna gwarancja doboru próby jest prawdopodobnie zbliżona do średniej populacji.

W przeciwieństwie do R-kwadrat, będziesz bezpiecznie używać standardowego błędu związanego z bieżącą regresją dla dokładności i precyzji powiązanego predyktora. Około 95% wszystkich obserwacji powinno leżeć wewnątrz plus minus 2 * klasyczne błędy regresji odpowiedniej linii regresji, co jest również wyjątkowo szybkim przybliżeniem do 95% przedziału analizy.

Dla przykładu BMI 95% obserwacji powinno przypadać w okresie plus lub minus 7% większości skorygowanego wyniku, który jest bliski – przedziałowi predykcji.

Dlaczego podoba mi się twój obecny błąd standardowy regresji (S)

W wielu przypadkach wolę konkretny błąd oczekiwań regresji niż R-kwadrat. Na przykład praktyczność, intuicyjność, która pojawia się w przypadku jednostek naturalnych używających jakiejś alternatywy. A kiedy potrzebuję dokładnych stanów, czy mogę szybko uruchomić Użyj S-Check w odniesieniu do oceny dokładności.

I dokładnie odwrotnie, najnowszy bezwymiarowy R-kwadrat nie daje absolutnie wygodnego wyobrażenia o tym, jak bliskie są zazwyczaj pożądane wartości do tych obserwowanych w zestawie. Ponadto, jak zauważyłem tutaj, R-kwadrat jest w większości poprawny, gdy potrzebujesz dokładnych przewidywań. Nie możesz jednak użyć funkcji R-kwadrat do obliczenia dokładności, co zwykle nie sprawia, że ​​pomysł jest użyteczny. zilustrować

Do tego ważnego weźmy przykład BMI. Model regresji daje R do kwadratu na poziomie 76,1% S i jest suplementem diety z pewnością 3,53399% tkanki tłuszczowej. Przygotowujemy się na to, że prognozy powinny mieścić się w zakresie +/- 5% prawdziwej wartości.

interpretuj oszacowanie błędu standardowego

Czy powiedziałbym, że R-kwadrat jest wystarczająco wysoki, aby osiągnąć ten ważny poziom dokładności? Nigdy nie ma sposobu, aby się dowiedzieć. Jednak s naprawdę powinno próbować być <= 2,5, aby uzyskać pewien wąski okres przewidywania 95% wystarczającej ilości. Już na pierwszy rzut oka stało się jasne, że nasz model powinien być jeszcze dokładniejszy. Dzięki C!

interpretuj standardowe oszacowanie błędów

Dowiedz się więcej o tym, jak to zrobić, korzystając z interwałów przewidywania i ucząc się regresji językowej w tym obszarze.

S maleje, gdy główne punkty informacyjne są zwykle bliżej linii.

Stand Błąd samego wyniku jest oczywiście oceną spójności przewidywań modelu regresji kupna.

  • y: obserwowana wartość
  • Å·: przewidywana wartość.
  • n: całkowita liczba obserwacji błędów norm.
  • Scoring proxy daje nam potężny obraz tego, czy jednostka regresji pasuje do szczególnie dobrego zestawu na dobrych danych. W szczególności ocena:

  • Im tańszy, tym lepsze dopasowanie.
  • Im droższa wartość, tym gorsze dopasowanie.
  • W przypadku modelu regresji, który ma mały, ale skuteczny błąd standardowy z oszacowaniem, kluczowe punkty danych zostały mocno przycięte wokół rozważanej linii regresji:

    Odwrotnie, w przypadku modelu regresji za pomocą jednego błędu standardowego etapy danych są znacznie swobodniej rozłożone obok linii regresji:

    Ważny przykład przedstawia sposób obsługi błędu standardowego związanego z szacowaniem różnorodności regresji, a następnie jego interpretacji w programie Excel.

    Przykład: błąd standardowy mojego oszacowania w programie Excel

    Użyj bezsprzecznie poniższej strategii dotyczącej błędu standardowego uzyskanego w wyniku oceny regresji modelu Excel.

    Następnie przejdź do zakładki Dane u góry wstążki. Następnie wystarczy kliknąć proces „Analiza danych” w grupie „Analiza”.

    Jeśli ten sposób nie jest wyświetlany, musisz najpierw pobrać ToolPak Scanner.

    Zalecane: Reimage

    Czy masz dość powolnego działania komputera? Czy jest pełen wirusów i złośliwego oprogramowania? Nie obawiaj się, mój przyjacielu, ponieważ Reimage jest tutaj, aby uratować sytuację! To potężne narzędzie jest przeznaczone do diagnozowania i naprawiania wszelkiego rodzaju problemów z systemem Windows, jednocześnie zwiększając wydajność, optymalizując pamięć i utrzymując komputer jak nowy. Więc nie czekaj dłużej — pobierz Reimage już dziś!

  • 1. Pobierz i zainstaluj Reimage
  • 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy

  • W każdym nowym oknie zastąp następujące informacje:

    Możemy ćwiczyć z tymi współczynnikami tabeli regresji, aby stworzyć niewiarygodnie oszacowane równanie regresji:

    Moja żona i ja widzimy, że podstawowy błąd tego modelu przed regresją wynosi 6.006. Mówiąc najprościej, oznacza to, że działanie danych szczytowych zawsze wynosi 6006 jednostek z linii regresji.

    Reimage PC Repair and Optimizer Tool to najlepszy sposób na naprawienie błędów komputera. Jest łatwy, wydajny i w 100% bezpieczny. Spróbuj teraz!