Вы можете столкнуться с новым кодом ошибки, указывающим на интерпретацию, выходящую за рамки стандартной оценки ошибки. Теперь есть ряд вещей, которые вы можете предпринять, чтобы решить эту проблему, которую мы вскоре закроем.

Мгновенное устранение любых проблем с вашим ПК. Лучший инструмент для исправления Windows для вас!

S-совместимая ошибка оценки — это просто оценка того, сколько ошибок делает человек, когда вы инвестируете в оценочное значение для Y (по всем линиям наименьших квадратов), вместо того, чтобы иметь дело с фактическим значением Y.

R-Squared может привлечь все внимание, когда сайт определит, насколько хорошая линия соответствует заданному шаблону. Однако я обнаружил, что в прошлом R-квадрат был чрезмерно переоценен. Есть ли сейчас какая-нибудь статистика, которая могла бы стать более полезной? Ставка!

Сегодня я расскажу о хорошей, но, к сожалению, слишком легкомысленной статистике регрессии: S, хорошо известная ошибка или регрессия. предоставляет важную информацию R, которую Square не предоставляет.

Какова стандартная ошибка общей регрессии (S)?

Что такое вполне стандартная ошибка оценки?

При невероятном уровне достоверности 95% 95% некоторых ароматов должны попадать в интервал доверия, связанный со стандартной сложностью средней мелодии ±1,96. Основываясь на случайной выборке, я бы сказал, что истинный параметр человеческой популяции также, вероятно, установится в этом диапазоне с вероятностью 95%.

<дел> S будет меньше, когда эти точки данных, вероятно, будут очень близко к линии.

В различных выходных данных регрессии для статистического программного обеспечения Minitab вы можете найти новую букву S рядом с R-Squared в любом разделе сводки прямой модели. Обе информации обеспечивают общую меру того, насколько хорошо модель соответствует файлам в целом. s срывается как со стандартной ошибкой, присутствующей в регрессии, так и с довольно простой оценкой ошибки. Предоставляет

s представляет общее среднее расстояние, на которое наблюдаемый контент отклоняется от линии регрессии. Удобно, что он неправильно сообщает вам, как модель регрессии использует значение относительно среднего значения изменяемого отклика. Меньшие значения связаны с тем, что более сильный результат указывает на то, что наблюдения типичны гораздо ближе к точной линии.

Линия, показанная в верхней части графика, взята из статьи, в которой я выбрал ИМТ, чтобы фактически предсказать процентное содержание жировых клеток в организме. Может быть, 3,53399, что говорит нам о том, что средний шаг его данных из подобранной линии стал около 3,5% жира тела.

Что такое большая ошибка нормы оценки?

Большая ошибка ожидания, вероятно, означает, что совокупность может быть довольно изменчивой, поэтому выборки должны давать несколько разные средние значения. Ошибка, меньшая, чем преобладающая ошибка, будет означать, что население намного больше, чем однородное, поэтому ваша выборка, вероятно, близка к среднему значению.

В отличие от R-Squared, вы можете безопасно в полной мере использовать стандартную ошибку недавно выпущенной регрессии для точности наиболее важного ассоциированного предиктора. Около 95 % нескольких наблюдений должны лежать в пределах плюс или минус 2 * стандартных откатов регрессии от истинной линии регрессии, что также является особенно сверхбыстрым приближением к оценочному интервалу 95 %.

Как правило, для примера с ИМТ 95 % конкретных наблюдений должны попадать в плюс или, возможно, минус 7 % скорректированного кредита, что близко к интервалу предположений.

Почему мне нравится ваша текущая стандартная ошибка регрессии (S)

Во многих случаях я предпочитаю регрессионную ошибку страха R-квадрату. Мне нравится полезность, интуитивность, которая приходит с типичными единицами, использующими какой-то ответ. И поэтому, когда мне нужны точные прогнозы, я могу быстро запуститьИспользовать S-Check для исследования точности.

И наоборот, безразмерный R-квадрат не дает удобного предположения о том, насколько близки желаемые значения к тем, которые наблюдаются во всем наборе. Кроме того, как я уже отмечал здесь, идеально, R-квадрат в основном актуален, когда человеку нужны точные прогнозы. Однако вы не можете использовать R-квадрат для оценки точности, что обычно не делает его полезным. отображать

Для этого важного факта давайте рассмотрим пример ИМТ. Регрессия игрушек дает R в квадрате около 76,1% S и почти полностью составляет 3,53399% телесного жира. Мы предполагаем, что прогнозы должны быть в пределах +/- 5 % от истинного значения.

интерпретировать оценку распространенной ошибки

Достаточно ли хорош R-квадрат, чтобы достичь этого уровня, связанного с точностью? Нет никакого способа успешно узнать. Тем не менее, s должно быть <= 2,5, чтобы получить достаточно узкий период предположений, равный 95%. Из всего первого взгляда понятно, в чем наша модель должна быть хотя бы точной. Спасибо, С!

интерпретировать оценку стандартной ошибки

Узнайте больше о том, как получить и использовать интервалы предположений и регрессию обучения в области идей.

S уменьшается, когда важные информационные детали обычно ближе к линии.<ч>

Stand. Ошибка оценки, без сомнения, является мерой согласованности прогнозов вашей собственной регрессионной модели.

<ул>

  • y: наблюдаемое значение
  • Å· : ожидаемое значение.
  • n: общее количество наблюдений за стандартными недостатками.
  • Прокси-скоринг дает нам представление о том, соответствует ли регрессионная модель особенно хорошему набору хороших исторических данных. В частности оценка:

    <ул>

  • Чем ниже, тем сильнее соответствие.
  • Чем выше число, тем хуже соответствие.
  • Для одной регрессионной модели с небольшой, но успешной стандартной ошибкой ставки ключевые точки данных сильно привязаны к оценочной линии регрессии:

    И наоборот, чтобы получить регрессионную модель с ошибкой в ​​одну норму, точки данных несколько более свободно распределяются вдоль линии регрессии человека:

    Важный пример показывает, как стандартная ошибка, связанная с оценкой чисел регрессии, обрабатывается и интерпретируется в Excel.

    Пример: стандартная ошибка моей оценки в Excel

    Используйте следующее в отношении стратегии расчета ошибки ожидания, полученной с помощью и оценки регрессии модели Excel.

    Далее щелкните текущую вкладку «Данные» вверху, включая ленту. Затем просто нажмите ссылку «Анализ данных» в самой важной группе «Анализ».

    Если этот параметр даже не отображается, необходимо сначала загрузить сканер ToolPak.

    Рекомендуется: Reimage

    Вы устали от медленной работы компьютера? Он пронизан вирусами и вредоносными программами? Не бойся, друг мой, Reimage здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный инструмент предназначен для диагностики и устранения всевозможных проблем с Windows, а также для повышения производительности, оптимизации памяти и поддержания вашего ПК в рабочем состоянии. Так что не ждите больше - скачайте Reimage сегодня!

  • 1. Скачайте и установите Reimage
  • 2. Откройте программу и нажмите "Сканировать"
  • 3. Нажмите "Восстановить", чтобы начать процесс восстановления.

  • В появившемся новом экране замените следующую информацию:

    Мы можем потренироваться с коэффициентами обеденного стола регрессии, чтобы создать предполагаемое уравнение регрессии:

    Мы с женой видим, что основная ошибка этой конкретной модели до регрессии составляет 6,006. Проще говоря, это означает, что среднее значение, я бы сказал, пиковых данных составляет 6006 единиц от линии регрессии.

    Reimage PC Repair and Optimizer Tool — лучший способ исправить ошибки вашего компьютера. Это просто, эффективно и на 100% безопасно. Попробуй это сейчас!

    г.