Du kan stöta på den faktiska felkoden som indikerar tolkningen som pekar på standardfeluppskattningen. Nu finns det ett antal procedurer som du kan vidta för att lösa tills det här problemet, som vi kommer att skydda inom kort.

Reparera omedelbart eventuella problem med din PC. Det bästa Windows-fixverktyget för dig!

Det S-kompatibla uppskattningsfelet är i själva verket en uppskattning av hur många brister en person gör när du övar ett uppskattat värde för Y (över alla minsta kvadratlinjer) istället för det mesta av det faktiska Y-värdet.

R-Squared får all uppmärksamhet när spelet kommer till att avgöra hur väl en stor linje matchar ett givet mönster. Jag fann dock att R-squared var riktigt överskattat tidigare. Finns det någon statistictviya på den platsen som verkligen skulle kunna vara mer användbar? Satsa!

Idag ska jag tala om att det handlar om en bra men tyvärr tagen för lätt regressionsstatistik: S, fel eller regression utbredd. ger viktig R-information som tycks Square inte kommer att göra.

Vad är standardfelet för en allmän regression (S)?

Vad är ett fantastiskt standardfel för uppskattningen?

Vid en konfidensnivå på 95 % bör 95 % av nästan alla dofter falla inom ett självkänslasintervall relaterat till standarddilemman för den genomsnittliga låten om ±1,96. Baserat på ett slumpmässigt urval skulle jag säga att den sanna kulturparametern sannolikt också kommer att gå ner inom detta intervall med 95% konfidens.

S kommer att vara mindre när datapunkterna för närvarande sannolikt kommer att stanna närmare linjen.

I den individuella regressionsdatautgången för Minitabs statistiska programvara kan du hitta ett S bredvid R-Squared i specifik Direct Model Summary-sektion. Båda typiska ger ett allmänt mått på hur väl en modell passar historien som helhet. s grips som både standardfelet på insidan av regressionen och feluppskattningen. Ger

s representerar det allmänna medelavståndet som de observerade linjerna avviker från regressionslinjen. Lämpligen berättar den felaktigt hur denna processregressionsmodell använder värdet mot medelvärdet av svaret flexibelt. Mindre värden beror på att ett mer lockande resultat indikerar att observationerna ligger mycket närmare den inbyggda linjen.

Linjen som visas vid grafens toppration är tagen med hjälp av en artikel där jag är beroende av BMI för att faktiskt förutsäga kroppsfettprocenten. Kanske 3,53399, vilket säger till vårt team att det genomsnittliga steget för huvuddata från den anpassade linjen egentligen är cirka 3,5 % kroppsfett.

Vad är ett stort erkänt standardfel för uppskattningen?

Ett stort konventionellt fel innebär förmodligen att populationen faktiskt är ganska volatil, så stickproven kan ge något olika medelvärden. Ett fel som är mindre än det rådande felet innebär troligen att populationen är lite mer än homogen, så din provtagning genererar troligen nära det mänskliga befolkningstillväxtmedelvärdet.

Till skillnad från R-Squared kan du säkert använda standardfelet för den giltiga regressionen för noggrannheten hos den associerade prediktorn. Cirka 95 % av nästan alla observationer bör ligga inom plus eller kanske minus 2 * standardregressionsfel från den sanna regressionslinjen, vilket också är en särskilt snabb approximation till 95 % uppskattningsintervallet.

För det faktiska BMI-exemplet bör 95 % av själva observationerna falla inom plus eller kanske minus 7 % av den justerade krediten, vilket är nära idéintervallet.

Varför jag gillar ditt nuvarande regressionsstandardfel (S)

I många bagage föredrar jag regressionsförväntningsfelet framför R-kvadrat. Jag gillar verkligheten, intuitiviteten som kommer med hemenheter som använder något svar. Och under den tid jag behöver korrekta prognoser, kan jag snabbt starta Använd S-Check för att jämföra noggrannhet.

Och precis tvärtom, en dimensionslös R-kvadrat ger inte en bekväm antydan om hur nära de önskade igenkänningarna är de som observeras i en viss uppsättning. Dessutom, som jag noterade följande, är R-kvadrat mest relevant när människor behöver korrekta förutsägelser. Du kan dock inte använda R-kvadrat för att uppskatta noggrannhet, vilket specifikt vanligtvis inte gör det användbart. understreck

Till detta viktiga faktum, låt oss lägga exemplet med BMI åt sidan. Enhetsregressionen ger R i kvadrat som finns på 76,1 % S och är nästan utan tvekan 3,53399 % kroppsfett. Vi antar att förutsägelser bör ligga inom +/- 5 % av det verkliga värdet.

tolka uppskattning av väsentligt fel

Är R-kvadraten tillräckligt hög för att uppnå denna nivå som har att göra med noggrannhet? Det finns inget sätt att veta. Dock måste s vara lite mer <= 2,5 för att få en smal gissningsperiod på 95 % tillräckligt. Från första anblicken är det tydligt att vår modell borde vara ännu mycket mer exakt. Tack o C!

tolka standardfelskattning

Läs mer bara om hur du får och använder idéintervall och läranderegression i vårt område.

S minskar när viktiga informationsfunktioner vanligtvis är närmare din nuvarande linje.

Stå Felet i poängen kan naturligtvis vara ett mått på deras överensstämmelse med din egen regressionsmodells förutsägelser.

  • y: observerat värde
  • Å· : troligt värde.
  • n: totalt antal observationer av standardmisstag.
  • Proxypoängning ger oss en uppfattning om huruvida en regressionsmodell passar din särskilt bra uppsättning bra filer. Särskilt utvärdering:

  • Ju lägre, desto friskare match.
  • Ju högre skatt, desto sämre matchning.
  • För den specifika regressionsmodellen som har ett litet minne, dock framgångsrikt standardfel för beräkningen, är nyckeldatapunkter kraftigt fästa runt den beräknade regressionslinjen:

    Omvänt, lämpligt för en regressionsmodell med ett konformeringsfel, är datapunkterna mer fritt fördelade längs varje regressionslinje:

    Ett viktigt exempel visar hur generellt standardfel associerade med uppskattning av regressionsval hanteras och tolkas i Excel.

    Exempel: Standardfel för min uppskattning i Excel

    Använd följande för strategin för att beräkna rutinfelet som erhålls av och utvärdera all regression av Excel-modellen.

    Klicka sedan på dess Data-flik längst upp som är kopplad till menyfliksområdet. Klicka sedan helt enkelt på alternativet “Dataanalys” i själva gruppen “Analysera”.

    Om det här alternativet inte anses visas måste du först ladda ner ToolPak Scanner.

    Rekommenderas: Reimage

    Är du trött på att din dator går långsamt? Är det full av virus och skadlig programvara? Var inte rädd, min vän, för Reimage är här för att rädda dagen! Detta kraftfulla verktyg är designat för att diagnostisera och reparera alla typer av Windows-problem, samtidigt som det förbättrar prestanda, optimerar minnet och håller din dator igång som ny. Så vänta inte längre - ladda ner Reimage idag!

  • 1. Ladda ner och installera Reimage
  • 2. Öppna programmet och klicka på "Skanna"
  • 3. Klicka på "Reparera" för att starta reparationsprocessen

  • I den nya fönsterrutan som visas, ersätt implementeringsinformationen:

    Vi kan träna med regressionsarbetskoefficienterna för att skapa en ungefärlig regressionsekvation:

    Min fru och jag ser vilket i sin tur det underliggande felet i den specifika pre-regressionsmodellen är 6,006. Enkelt uttryckt innebär den här processen att genomsnittet av en del av toppdata är 6 006 enheter på grund av regressionslinjen.

    Reimage PC Repair and Optimizer Tool är det bästa sättet att fixa dina datorfel. Det är enkelt, effektivt och 100 % säkert. Prova det nu!