Você pode encontrar um código de erro indicando uma nova interpretação da estimativa de erro definida. Agora, há uma série de etapas que você pode seguir para resolver esse problema, que poderemos abordar em breve.

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O erro de avaliação compatível com S é uma estimativa de quantos erros uma pessoa comete enquanto você usa um valor estimado durante Y (em todas as linhas de menos praças) em vez do valor real de Y.

R-quadrado fica o tempo todo quando se trata de determinar estratégias bem uma linha corresponde a um padrão prescrito. No entanto, descobri que o R-quadrado foi muito superestimado na história. Existe alguma estatística do fato que poderia ser mais útil? Aposte!

Hoje vou falar sobre uma estatística de regressão boa, mas infelizmente devo dizer subestimada: S, erro muito possivelmente padrão de regressão. fornece informações importantes do R que o Square não fornece.

Qual ​​é o erro padrão de uma regressão geral (S)?

Quais são os bons erros padrão de toda a estimativa?

Com um nível de confiança de 95%, 95% envolvendo todos os aromas devem cair de um intervalo de confiança relacionado a alguns dos erros padrão da música média que você selecionar de ±1,96. Com base em uma amostra aleatória, eu diria que o verdadeiro parâmetro populacional também pode cair dentro dessa faixa combinada com 95% de confiança.

S será limitado quando os pontos de dados estiverem certamente mais próximos dessa linha.

Na saída de dados de regressão específica disponível para o software estatístico Minitab, é provável que você encontre o S próximo a R-Quadrado na parte Direct Model Summary. Ambas as estatísticas fornecem uma taxa geral de quão bem um modelo mantém os dados como um todo. t é tomado tanto como o erro frequente na regressão quanto como a estimativa de erro simples. Fornece

s descreve a distância média geral que atualmente as sentenças observadas se desviam da linha de regressão específica. Convenientemente, ele informa incorretamente às suas necessidades como esse modelo de regressão usa algum tipo de valor da média dessa variável de resposta. Valores menores são devido ao fato de um resultado melhor indicar que normalmente as observações estão muito mais próximas da linha ajustada inquestionavelmente.

A linha mostrada na parte superior do gráfico de uma pessoa é literalmente tirada de um artigo em que eu uso o IMC para realmente prever o percentual de gordura corporal. Talvez 3,53399, normalmente nos diz que o ciclo médio dos dados da linha de transformação é de cerca de 3,5% de gordura corporal completa.

O que é um grande erro padrão da estimativa?

Um erro padrão substancial provavelmente significa que a população de uma pessoa é bastante volátil, de modo que algumas amostras darão implicações um pouco diferentes. Um erro menor que o erro atual significaria que o mundo é mais do que homogêneo, então sua principal garantia de amostragem provavelmente está próxima da média populacional.

Ao contrário de R-Squared, você pode usar com segurança o erro padrão vinculado à regressão atual para o preditor associado com detalhes finos. Cerca de 95% de todas as observações devem estar dentro de apenas mais ou menos 2 * erros de regressão padrão reconhecidos da linha de regressão absoluta, que também é uma aproximação realmente rápida para o intervalo de cálculo de 95%.

Para o exemplo de IMC, 95% nas observações devem ficar apenas mais ou menos 7% de nossa pontuação ajustada, que está próxima do intervalo de previsão.

Por que gosto do seu erro padrão de regressão atual (S)

Em muitos casos, prefiro o erro de expectativa de regressão exata ao R-quadrado. Eu adoro a praticidade, a intuitividade que surge com unidades naturais usando alguma resposta de ajuda. E quando eu precisar de profecias precisas, posso iniciar rapidamente? Use S-Check, que avaliará a precisão.

E exatamente o oposto, por R-quadrado adimensional não dá uma ideia real conveniente de quão perto você vê, os valores desejados são aqueles determinados no conjunto. Além disso, como observei aqui, o R-quadrado é útil principalmente quando você precisa de previsões precisas. No entanto, você não pode usar o R-quadrado para avaliar a precisão, o que geralmente não torna a ideia útil. ilustrar

Para esta questão importante, vamos pegar o exemplo do IMC. A regressão do modelo dá R ao quadrado em 76,1% S e é realmente certamente 3,53399% de gordura corporal. Consideramos que as previsões devem estar dentro de +/- 5% do valor real.

interpretar estimativa de erro padrão

Algum R-quadrado é alto o suficiente para atingir esse tipo de nível de precisão? Existe uma maneira correta de saber. No entanto, s deve ser absolutamente <= 2,5 para obter um período de previsão estreito absoluto de 95% necessário. À primeira vista, ficaria claro que nosso modelo deveria acabar sendo ainda mais preciso. Obrigado C!

interpretar padrão cometer uma estimativa de erro

Saiba mais sobre como obter e usar intervalos de previsão e tentar aprender a regressão nesta área.

S diminui quando os pontos de informação significativos estão geralmente mais próximos no caminho para a linha.

Stand O erro desta pontuação em particular é, obviamente, uma medição da consistência das previsões do seu modelo de regressão.

  • y: valor observado
  • Å· : valor esperado.
  • n: número total de observações de erro normal.
  • A pontuação de proxy nos dá uma ideia importante de se um tipo de regressão se encaixa em um conjunto particularmente bom relacionado a bons dados. Em particular avaliação:

  • Quanto abaixo, melhor a partida.
  • Quanto maior o valor, pior, inquestionavelmente, a correspondência.
  • Para um modelo de regressão que tem cada erro padrão pequeno, mas bem-sucedido, por trás da estimativa, os principais pontos de dados podem ser fortemente cortados em torno da linha de regressão julgada:

    Por outro lado, para um modelo de regressão que tem um erro padrão, os itens de dados são distribuídos muito mais livremente pela linha de regressão:

    Um estágio de exemplo importante mostra como o erro padrão associado à estimativa de diversidade de regressão é tratado e interpretado no Excel.

    Exemplo: erro padrão da minha estimativa no Excel

    Use você vê, o seguinte para a estratégia em torno do erro padrão obtido avaliando também a regressão do modelo Excel.

    Em seguida, vá para a guia Dados na parte superior da Faixa de Opções de uma pessoa. Em seguida, em termos simples, clique no recurso “Análise de dados” no grupo “Analisar”.

    Se esta solução não for exibida, você deve primeiro obter o ToolPak Scanner.

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  • Nas novas janelas que aparecem, substitua exatamente as seguintes informações:

    Podemos praticar com meus coeficientes da tabela de regressão para criar esta equação de regressão estimada:

    Minha esposa e eu vemos que o erro subjacente desse modelo de pré-regressão é 6,006. Simplificando, isso significa que a subparidade dos dados de pico é, sem dúvida, 6.006 unidades da linha de regressão.

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