ROZWIĄZANE: Sugestie Dotyczące Korekty Błędu Standardowego Pierwotnej Regresji Liniowej

Ten przewodnik użytkownika może bardzo pomóc, jeśli masz rzeczywisty błąd standardowy prostej regresji linii prostej.

Napraw swój laptop lub komputer stacjonarny szybko, w łatwy i bezpieczny sposób. Kliknij tutaj, aby zobaczyć jak

Powszechny błąd regresji = (1 (kwadrat bez R-kwadrat przez skorygowany)) ODCH.STANDARDOWE. C(U). Tak więc dla formularzy dopasowanych do tych samych próbek związanych z tą samą zmienną zależną, zaktualizowany R-kwadrat rośnie, ilekroć może się zmniejszyć zupełnie nowe odchylenie standardowe regresji.

Powiedziałbym, że zwyczajowy błąd dotyczący nachylenia tej regresji jest miarą dokładnej „niepewności” szacowania nachylenia tej regresji.

  • n: scalony rozmiar próbki.
  • yi: modna wartość zmiennej systemowej
  • Å predykcyjna i: wartość zmiennej odpowiedzi
  • xi: najbardziej aktualna wartość prognozy
  • xÌ„: zmienna implikowana Jest to każda wartość zmiennej predykcyjnej
  • Im dużo widzisz, im mniejszy aktualnie błąd, tym mniejszy rozrzut wokół szacowanego współczynnika dla określonej regresji terenowej.

    Jaki jest niewątpliwie błąd standardowy i wartość p często regresji?

    Błąd standardowy wynosi 1,0675, a a jest zwykle miarą odchylenia od tego oszacowania bieżącego indywidualnego nachylenia regresji. Odpowiednia wartość p dla tej statystyki badania wynosi 0,107.

    Błąd standardowy dla danego nachylenia regresji jest ujawniany w kolumnie „Błąd standardowy” w odniesieniu do danych wyjściowych regresji udostępniania. Jest to często zgłaszane w oprogramowaniu:

    Poniższe modele pokazują, jak obliczyć najbardziej krytyczny błąd standardowy regresji góry/wzgórza w dwóch różnych scenariuszach.

    Pierwszy przykład: interpretacja małego błędu standardowego nachylenia regresji

    Jaki powinien być standardowy błąd w regresji prostej?

    Również klasyczny błąd (s) regresji, znany jako błąd standardowy według naszego oszacowania, to średnia roczna odległość obserwacji od samych wartości linii regresji. Dogodnie, to właśnie mówi większości klientów, że model regresji jest przeciętnie całkowicie błędny, gdy używa się jednostek powiązanych ze zmienną odpowiedzi.

    Załóżmy, że korepetytor chce zrozumieć związek w przybliżeniu w przypadku pewnej liczby kursów, a nawet wszystkich egzaminów końcowych zdawanych przez osoby z jego klasy.

    Jak interpretujesz typowy błąd w regresji?

    Błąd stałej regresji ma prawdziwą miarę regularnie występującej odległości, na jaką punkty danych pochodzą z danej linii regresji. Czy ćwiczenie jest zmienną zależną specyficzną dla jednostki. R-kwadrat stanowi względną miarę tego, w procentach, jaką konkretną alternatywę elementu zależnego bierze pod uwagę marka.

    Zbiera dane od 25 uczniów, ale tworzy wykres punktowy:

    Istnieje wyraźna pozytywna relacja między klientami następujących dwóch zmiennych. Wraz ze wzrostem liczby branych pod uwagę punktów, wynik egzaminu wzrasta w przewidywalnym i rozsądnym tempie.

    Odpowiada to następnie prostej regresji liniowo przy użyciu tej liczby godzin ćwiczeń jako zmiennej predykcyjnej, a końcowego wyniku oceny jako podstawowej zmiennej automatycznej.

    Większość „badanych predyktorów godzinowych” ma teraz współczynnik 5,487. Mówi nam, że każda dodatkowa godzina całego badania wiąże się z imponującym średnim wzrostem rzędu kontrolnego o 5487. błąd –

    Jaka jest różnica między błędem standardowym a współczynnikiem w ramach regresji?

    Sęk w tym, że jeśli odnotuje się „błąd standardowy” – uroczystość, to przyjmuje się, że funkcja ta ma dużo opracowań (błąd standardowy, wtedy to tylko odchylenie od mundurka szkolnego). wartość współczynników całkowitych daje korzyści. regresja

    Standard 0,419 może być miarą odchylenia tego oszacowania dla dokładnej tendencji regresji. Może

    Używamy tej wartości do obliczenia statystyki t „godzin szkoleniowych”:

  • statystyczna zmienna predykcyjna t = prawy czynnik/błąd standardowy
  • statystyka t = 5,487 w odniesieniu do 0,419
  • statystyka t = 13.P-wartość 112
  • Przyjmuje się, że dla tego testu wartość wynosi 0,000, co wskazuje, że wybór godzin nauki ma absolutnie istotny statystycznie związek z całą oceną z egzaminu końcowego.

    Ponieważ błąd standardowy nachylenia regresji był niewielki w porównaniu z szacowanym hl regresji, zmienna predykcyjna była w poprzednich statystykach istotna.

    Przykład 2. Interpretacja dużego standardowego nachylenia błędu regresji

    Sugerowane Załóżmy, że dodatkowy nauczyciel chce rozpoznać miłość między liczbą wyświetleń wszystkich lekcji w finale, a oceną uczniów w konkretnej bieżącej klasie.

    Zbiera dane od 20 uczestników i tworzy wykres rozrzutu tuż po:

    Wydaje się, że między tymi dwiema zmiennymi istnieje niewielki pozytywny związek. Ponieważ pod tym względem istnieje wiele badań, wyniki kontroli rosną, ale generalnie nie w przewidywalnym tempie.

    Załóżmy, że instruktor dopasowuje prosty produkt regresji liniowej za pomocą zegara i bada jedną konkretną zmienną predykcyjną końcową i pozycję egzaminacyjną jako jeden rodzaj zmiennej odpowiedzi.

    Współczynnik predykcyjny, który zmienia się w zależności od „godzin szkoleniowych”, wynosi 1,7919. Instruuje to nasz personel, że każde dodatkowe 60 minut nauki jest zwykle związane ze średnią poprawą liczby egzaminów o 1,7919.

    Błąd wartości wspólnej wynosi 1,0675, co odpowiada każdemu pewnemu stopniowi zmienności sugerowanemu właśnie regresją porządku utworzonego przez tę wielkość.

    Co jest uważane za dobrą wartość błędu standardowego w regresji?

    globalna jest szczególnie wnikliwa, ponieważ może być wykorzystana w prognozach ewaluacyjnych. Około 95% wszystkich głównych obserwacji powinno obejmować +/- jeden błąd standardowy typowej regresji, co jest zwykle łatwym przybliżeniem 95% przedziału najlepszych przypuszczeń.

    Możemy uzyskać to do oceny, obliczyć część statystyki t, biorąc pod uwagę godzinę w badaniach predykcyjnych:

  • statystyka t będzie zawierać wynik błędu
  • współczynnik t/normalna statystyka 1 0,7919 = / 1,0675
  • statystyka to 1,678
  • Wartość p odpowiednia dla tej statystyki testowej to g, czyli 0,107. Ponieważ poniżej wartość p wynosi co najmniej 0,05, Art sugeruje, że liczba godzin zajęć jest nie tylko statystycznie duża w przypadku wyniku testu.

    Błąd standardowy prostej regresji prostej

    Ponieważ ostatni błąd nachylenie prostej regresji było nadmierne w porównaniu z oszacowaniem współczynnika związanego z wysokością tonu regresji, różnica predyktorów nie była w poprzednich statystykach znacząca .

    Dodatkowe zasoby

    Wprowadzenie do bardzo prostej regresji liniowej
    Wprowadzenie do drukarki z regresją liniową Przeczytaj
    Jak stworzyć i zinterpretować swoją ulubioną własną tabelę regresji

    $$y_i = beta_1 + beta_2x_i + epsilon_i$$z $n$ obserwacji w dowolnym momencie $epsilon_i$ są iid i mają niektóre z tych samych dużych różnic $sigma^2$.

    Możesz ustalić oszacowanie metodą najmniejszych kwadratów Et $beta_1$ $beta_2$, fracsum(x_i-barx)y_isum(x_i odpowiadające$$hatbeta_2 barx^2) -.$$tak pięknie jak$$hatbeta_1 = bar pokój ) hatbeta_2 $barx$ barx$$gdzie oznacza przykładową przyczynę. każdy z parametrów, które teraz mamy, jest tylko wartością (ponieważ mamy teraz pewną) jest.Nie musimy już obliczać $sigma^2$ w celu przybliżenia La i $hatbeta_1$ $hatbeta_2$.
    Jednak cieszysz się tym, dopóki dana osoba to ma.rozpocznij*hatsigma^2 &= frac1n-2 sum( y_i . haty_i )^2 n&= frac1n-2 sum( y_i > hatbeta_1 – hatbeta_2 x_i )^2endalign*

    Ale chociaż mamy tylko jedną z nich wartość dla każdego wyniku, wykorzystujemy następujące wyniki: tylko powiedziałbym, że wyniki OLS $hatbeta_1$ i $hatbeta_2$.

    $$textVar(hatbeta_1) =frac1n fracsigma^2 sum x_i^2sum(x_i – barx)^2$$tak dobrze, jak$$textVar(hatbeta_2) oznacza fracsigma^2sum(x_i barx)^2$$

    $$textCov(hatbeta_1,hatbeta_2) – zgadza się z – fracsigma^2 barxsum(x_i – barx)^2$$Dowody uzyskane na podstawie takich wyników można znaleźć w każdym podręczniku regresji liniowej.

    Ponieważ zdecydowanie musimy oszacować $sigma^2$, a także według oryginalnej struktury, możemy określić wariancję za pomocą szacunków, nawet może mamy do czynienia tylko z jednym.szacowaniem

    Napraw błędy komputera w kilka minut

    Nie pozwól, aby problemy z komputerem Cię przygnębiły! Narzędzie do naprawy Reimage może pomóc w szybkim i łatwym diagnozowaniu i rozwiązywaniu typowych problemów z systemem Windows. Dodatkowo, używając Reimage, możesz także zwiększyć wydajność systemu, zoptymalizować pamięć, poprawić bezpieczeństwo i dostroić swój komputer w celu uzyskania maksymalnej niezawodności. Więc nie czekaj — pobierz Reimage już dziś!

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

  • Wariancje te można również ustalić na podstawie próby bootstrap, tj. weź H z próbek powiązanych z pierwotną próbką i dodatkowo przetwórz estymatory dla obu tych podprób. Na przykład dla $beta_1$, jeśli kupisz podpróbkę $K$, Twoja witryna otrzyma próbkę wszystkich $hatbeta_1^(1),dots,hatbeta_1^(K)$ , z którego możesz wykonać testową wersję oszacowania $hatbeta_1$.

    Oto prosta (w procedurze symbolu r), która może być użyta jako typ opcji

    dane<-dane the other.frame(do.call(rbind,lapply(1:500,function(i)))nazwa użytkownika=jax<-rex(1,1)y <- jeden pojedynczy + 3*x Rnorm(1,0,1)zwrot(y(id, y, x)))))nazwy(dane)<-c("id", + ## "y","x")podsumowanie(lm(y~x,dane)) Rankingi STD OLS z pełnej próby## za jeden butNboot<-500lista<-lapply(1:Nboot,function(i)Identyfikator <- sort(sample(data$id,replace=TRUE))dane.s = dane[ID,]mod.s<-lm(y~x,dane.s)return(mod.współczynniki Szacunek s$))## różnica w bootstrapievar(sapply(lista,function(x)x[[1]]))**0.5 liczba beta1var(sapply(list,function(x)x[[2]]))**0.5 # beta2
    prosty błąd standardowy regresji prostej

    Nie wymieniaj swojego komputera, napraw go. Kliknij tutaj, aby naprawić system Windows w kilka minut.

    Simple Linear Regression Standard Error
    Erro Padrão De Regressão Linear Simples
    Eenvoudige Lineaire Regressie Standaardfout
    Error Estándar De Regresión Lineal Simple
    Erreur Standard De Régression Linéaire Simple
    Errore Standard Di Regressione Lineare Semplice
    Standardfehler Der Einfachen Linearen Regression
    Стандартная ошибка простой линейной регрессии
    Enkel Linjär Regression Standardfel

    Recommended Articles