Tips Voor Het Oplossen Van Problemen Lijnhelling Standaardfout

Als je een standaard bedrijfshellingfout op je systeem hebt, kan dit soort gids helpen.

[Windows] De software die ervoor zorgt dat uw pc weer als nieuw werkt

Standaardfoutregressiehelling: een beoordeling. De standaardfout van de regressie hl,s (ook wel de standaardfout van de schatting genoemd) is de gemiddelde afstand waarmee uw gerealiseerde waarden verschillen, inclusief de regressiestap. Hoe kleiner, zou ik zeggen, meestal de waarde van “s”, hoe dichter je verbazingwekkende idealen bij de regressielijn komen.

Constante regressiehellingfout is een effectieve absolute manier om “onzekerheid” te meten als schatting van de helling van de specifieke regressie als geheel.

  • n: totale chequegrootte
  • yi: huidige waarde ten opzichte van comeback-variabele
  • Å i: voorspelde waarde van interactietype
  • xi: huidige waarde voorspeller gebonden aan daadwerkelijk variabel
  • xÌ„: gemiddelde variabele voorspeller
  • Hoe lager de gebruikelijke fout, hoe lager de variantie aan de binnenkant van de coëfficiëntschatting voor het werken voor de helling van de regressie.

    Standaardfout gemaakt door De helling die aan de regressie is gekoppeld, weergegeven in de kolom met veelvoorkomende fouten in de regressieverbetering van de meeste recorders:

    De volgende voorbeelden geven aan hoe dit de normfout van een grote regressiehelling in twee verschillende scenario’s zou interpreteren.

    Interpretatievoorbeeld 1: Kleine standaardfout van regressiehelling

    Wat is deze standaardfout van de hellingscoëfficiënt?

    De geaccepteerde standaardfout van de toonhoogte S b benadert de nabijheid die aansluit bij de geschatte helling b (de regressiecoëfficiënt berekend op basis van de steekproef), maar de populatiehelling β en uw huidige willekeurigheid van de steekproef.

    Stel dat een trainer de relatie tussen het aantal lessen en een nieuwe eindtoetsscores van veel faculteitsstudenten in zijn klas wil begrijpen.

    Hij verzamelt 25 tienergegevens en maakt een scatterplot:

    standaardfout van de helling van een lijn

    Er is een relatief bemoedigende relatie tussen de twee problemen. Naarmate het aantal gevolgde uren studie toeneemt, stijgt het examencijfer tegen een redelijk voorspelbaar tempo.

    Het vormt dan een aanvulling op een eenvoudig lineair ontwerp en regressie van het uiterlijk met uren studie, hoewel de specifieke voorspellende variabele en de hoogste examenscore als de systeemvariabele.

    De coëfficiënt voor het voorspellen van het aantal geleerde uren zal waarschijnlijk in werkelijkheid 5,487 zijn. Dit vertelt ons waaraan het extra uur leren gekoppeld is met een gemiddelde toename van de check-upscore van 5.487.

    Standaardfout is ok 0,419, wat een maat is voor alle variabiliteit van deze schatting die geschikt is voor elke helling van de regressie.

    standaardfout van de neerwaartse helling van een lijn

    We kunnen hier de score gebruiken om de voorspeller te berekenen binnen het aantal schooluren namens de t-statistiek:

  • t-statistiek omvat schatting van coëfficiënt/standaard slip-up
  • De t-statistiek impliceert 5,487 0,419
  • t statistiek = 13.112
  • De p-waarde die overeenkomt met deze test is 0,000 informatie, wat suggereert dat “studie-uren” in het verleden een significante relatie hebben met testscores.

    Omdat de voorwaardelijke fout van de regressie hl ten opzichte van de bepaling van de regressiehelling niet significant was, was het voorspellerelement statistisch significant.

    Voorbeeld 2. Interpretatie van de nieuwe grote standaardfout van regressie met één helling

    Stel dat een andere leraar hoopt de relatie tussen padkeuze en de wisselende cijfers te begrijpen die cursisten tijdens de cursus krijgen.

    Het verzamelt details van 31 studenten en levert simpelweg de volgende verstrooiing op:

    Er lijkt een bijzonder licht positief verband te bestaan ​​tussen de meer variabelen. Examenscores nemen vaak precies toe als de studietijd toeneemt, maar niet in de buurt van het verwachte tempo.

    Stel dat de leraar en ook past bij elke eenvoudige lineaire regressie-dame die leertijd als voorspellervariabele en eindexamencijfer gebruikt omdat de responsvariabele.

    De coëfficiënt voor één specifieke weersvoorspeller met een variabele reeks lesuren is 1,7919. Vertel onze man dat elk extra uur lezen je examenresultaten met gemiddeld 1,7919 verhoogt.

    De aangeroepen fout van 1,0675 is uw kwantificering van de variabiliteit van deze specifieke schatting van de regressiehelling.

    Deze waarde kan worden gebruikt om de t-statistiek te berekenen om de voorspellervariabele van belang te verkrijgen:

  • t cijfer “Uren = berekende verhouding / standaardfout
  • t statistiek = 1,7919 versus 1,0675
  • t statistiek impliceert 1.P 678
  • Wat overeenkomt met uw verbazingwekkende teststatistiek is 0,107. Aangezien deze belangrijke ongelooflijke p-waarde minstens 0,05 is, is dit de waarde die werd aangegeven voor “schooluren”, biedt geen statistisch significant verband evenals het eindcijfer van het huidige examen.

    Omdat het specifieke foutenpercentage van de regressiehelling van een persoon hoog was in vergelijking met de factoren die de regressiehelling begeleiden, was de specifieke voorspellende variabele niet wiskundig significant.

    Aanvullende bronnen

    Inleiding tot eenvoudige lineaire regressie
    Inleiding tot meervoudige lineaire regressie
    Een regressietabel zoeken en interpreteren

    In de statistiek kunnen de basisparameters van lineaire en wiskundige publicaties worden bewezen aan de hand van persoonlijke experimentele gegevens met behulp van een nieuwe techniek die lineaire regressie wordt genoemd. Dit schema evalueert de uitvoer van een methode van de vorm gym is gelijk aan mx + b (niveauvergelijking voor een betrouwbare lijn) met behulp van nieuwe gegevens. Echter, zoals bij de meest nauwkeurige modellen, past het model ongetwijfeld niet precies bij de huidige gegevens; Daarom komen sommige beperkingen, zoals het zien van die helling, in feite met problemen (of foutonzekerheid). De standaardfout is normaal gesproken uw manier om deze scepsis te meten, maar deze kan worden verkregen in een paar korte stappen.

      PC werkt traag?

      Geeft je pc je constant verdriet? Weet je niet waar je moet zijn? Wel, hebben wij de oplossing voor u! Met Reimage kunt u veelvoorkomende computerfouten herstellen, uzelf beschermen tegen bestandsverlies, malware en hardwarestoringen... en uw pc optimaliseren voor maximale prestaties. Het is alsof je een gloednieuwe machine krijgt zonder ook maar een cent uit te geven! Dus waarom wachten? Download Reimage vandaag!

    1. Stap 1: Download en installeer Reimage
    2. Stap 2: Start het programma en volg de instructies op het scherm
    3. Stap 3: Selecteer de bestanden of mappen die u wilt scannen en klik op "Herstellen"

    4. Je kunt zien dat de som van de kwadraten van toxines (SSR) werkt met het model. Dit is het dollarbedrag geworden van het kussen van de grote tussen een datapunt, wat het bewijspunt is dat de belangrijkste mode voorspelt. Als de meetpunten bijvoorbeeld 2,7, 5,9 en 9,4 waren, en de voorspelde gegevenspunten van het model waren 3, een half dozijn en 9, dan nemen we een kwadraat van het grootste verschil voor elk van de punten, dat is ongetwijfeld 0 0. 09 geeft (gevonden bij het driemaal aftrekken van 2,7 of het kwadrateren van het resulterende getal), respectievelijk 0,01 en 0,16. Het optellen van de getallen levert 0,26 op.

      Deel de SSR van het modelnummer door het aantal waarnemingen aan de binnenkant van de dataset minus twee. In dit voorbeeld zijn er drie bevindingen, en als u er twee van aftrekt, krijgt u er één. Daarom geeft het delen van SSR 0 gelijk aan 0,26 door één in feite 0,26. Noem dit effect A.

      De kwadratuur van de eigen vierkantswortel van resultaat A. In het specifieke voorbeeld hierboven zie je dat het vierkant van het hart van ongeveer 0,26 gelijk is aan 0,51.

      Laat uw pc niet opnieuw crashen. Download Reimage nu!