Wskazówki Dotyczące Rozwiązywania Problemów Standardowy Błąd Nachylenia Linii

Jeśli w systemie występuje błąd nachylenia standardowych modeli, ten przewodnik może pomóc.

[Windows] Oprogramowanie, które sprawi, że Twój komputer znów będzie działał jak nowy

Nachylenie regresji błędu standardowego: przegląd. Błąd standardowy regresji hl,s (nazywany również obecnie błędem standardowym oszacowania) powinien być średnią odległością, o jaką różnią się Twoje zarządzane wartości, w tym obszar regresji. Powiedziałbym, że im mniejsza część wartości „s”, tym bliżej ich ideałów do linii regresji.

Stały błąd nachylenia regresji to skuteczny bezwzględny sposób pomiaru „niepewności” w przypadku szacowania nachylenia pewnej regresji jako całości.

  • n: całkowity rozmiar procedury
  • yi: aktualna wartość względem zmiennej problemowej
  • Å i: przewidywana wartość odpowiedzi na typ
  • xi: predyktor bieżącej wartości powiązany ze zmienną
  • xÌ„: predyktor zmiennej średniej
  • Im niższy częsty błąd, tym mniejsza wariancja z oszacowanym współczynnikiem dla pracy na podstawie nachylenia regresji.

    Błąd standardowy, do którego prowadzi Nachylenie regresji, wyświetlane w kolumnie błędu standardowego w wyniku końcowym regresji większości rejestratorów:

    Poniższe przykłady pokazują, jak można by interpretować przebieg błędu frezarki dużego stosu regresji w dwóch różnych scenariuszach.

    Przykład interpretacji 1: Mały błąd standardowy nachylenia regresji

    Jak widzisz standardowy błąd współczynnika stosu?

    Przyjęty błąd standardowy góry/wzgórza S b aproksymuje bliskość między oszacowanym nachyleniem b (współczynnik regresji wyliczony z próby) i dodatkowo nachylenie populacji β i samą losowość próby.

    Załóżmy, że nauczyciel gry na gitarze chce zrozumieć związek dotyczący liczby lekcji i nowego wyniku końcowego testu wielu uczniów z jego klasy.

    Zbiera dane 25 uczniów i tworzy wykres rozrzutu:

    Błąd standardowy spadku nachylenia linii

    Istnieje zachęcający związek między tymi dwoma przyczynami. Wraz ze wzrostem liczby godzin, które należy przyjrzeć się uważnie, ocena egzaminu rośnie w dość przewidywalnym tempie.

    Następnie zgadza się z prostym projektem liniowym i typem regresji z wykorzystaniem godzin nauki, gdy konkretna zmienna predykcyjna i sam wynik egzaminu jako zmienna problemowa.

    Współczynnik przewidywania nauczonych godzin wyniósł w rzeczywistości 5,487. To mówi nam, że dodatkowa godzina nauki jest związana ze średnim wzrostem wyniku kontroli o 5487.

    Błąd standardowy to tym razem 0,419, co jest miarą wykorzystującą zmienność tego oszacowania w odniesieniu do każdego nachylenia regresji.

    Błąd standardowy stosu linii

    Możemy użyć wyniku do obliczenia predyktora z liczbą godzin szkolnych w odniesieniu do statystyki t:

  • statystyka t zawiera oszacowanie współczynnika/błędu standardowego
  • Statystyka t implikuje 5,487 0,419
  • statystyka t = 13 112
  • Odpowiadająca jej wartość p — ten test zawiera 0,000 informacji, opisujących, że „godziny nauki” mają matematycznie istotny związek z wynikami testu.

    Ponieważ bez wątpienia błąd warunkowy hl regresji względem przewidywanego nachylenia regresji nie był istotny, element predykcyjny był statystycznie istotny.

    Przykład 2. Interpretacja nowego dużego błędu standardowego regresji z jednym nachyleniem

    Powiedzmy, że inny nauczyciel chce zrozumieć związek między wyborem modułu a stopniowymi ocenami, jakie uczniowie otrzymują w trakcie kursu.

    Zbiera dane od 31 uczniów i po prostu tworzy następujące wykresy:

    Wydaje się, że istnieje godna zaufania niewielka pozytywna zależność między wieloma zmiennymi. Wyniki egzaminów często wydłużają czas nauki, ale nie w oczekiwanym tempie.

    Załóżmy, że nauczyciel dopasowuje każdą prostą kopię regresji liniowej, używając czasu nauki jako zmiennej prognostycznej i końcowej oceny z egzaminu ze względu na zmienną odpowiedzi.

    Współczynnik dla ich prognozy pogody ze zmienną liczbą godzin lekcyjnych wynosi 1,7919. Powiedz naszemu facetowi, że każda dodatkowa sekunda czytania zwiększa Twój wynik raportu z egzaminu średnio o 1,7919.

    Wysoce ceniony błąd 1,0675 jest Twoim miernikiem zmienności tego odpowiedniego oszacowania nachylenia regresji.

    Ta wartość może zostać wykorzystana do obliczenia statystyki t, aby mieć interesującą zmienną predykcyjną:

  • t fakt „Godziny = obliczony współczynnik / błąd standardowy
  • statystyka t = 1,7919 i 1,0675
  • statystyka t implikuje 1.P 678
  • To, co pasuje do niektórych statystyk testowych, to 0,107. Ponieważ ten rodzaj niewiarygodnej wartości p wynosi co najmniej 0,05, jest to wartość, która jest zdecydowanie wskazana dla „godzin szkolnych”, nie ma statystycznie istotnej zależności, biorąc pod uwagę końcową ocenę samego egzaminu.

    Ponieważ konkretny wskaźnik błędu bieżącego nachylenia regresji był wysoki w porównaniu z czynnikami przewodnimi nachylenia regresji, zmienna predykcyjna nie była matematycznie istotna.

    Dodatkowe zasoby

    Wprowadzenie do prostej regresji liniowej
    Wprowadzenie do wielokrotnej regresji liniowej
    Jak ocenić i zinterpretować tabelę regresji

    W statystyce podstawowe parametry publikowania w linii prostej i matematyki można udowodnić na podstawie osobistych danych eksperymentalnych przy użyciu jednej techniki zwanej regresją liniową. Ten produkt ocenia wyjście systemu o formie gym równej mx + b (równanie poziomu dla nowej linii) przy użyciu nowych danych. Jednak, podobnie jak w przypadku najdokładniejszych modeli, model główny nie pasuje dokładnie do ogólnych danych; Dlatego niektóre ograniczenia, takie jak po prostu nachylenie, w rzeczywistości wiążą się z problemami (lub niepewnością błędu). Standardowy błąd to sposób na zmierzenie tego błędu, ale można go uzyskać w kilku krótkich krokach.

      PC działa wolno?

      Czy Twój komputer stale sprawia Ci smutek? Nie wiesz, gdzie się zwrócić? Cóż, mamy dla Ciebie rozwiązanie! Dzięki Reimage możesz naprawiać typowe błędy komputera, chronić się przed utratą plików, złośliwym oprogramowaniem i awariami sprzętu... oraz optymalizować komputer pod kątem maksymalnej wydajności. To jak kupowanie zupełnie nowej maszyny bez konieczności wydawania ani grosza! Więc po co czekać? Pobierz Reimage już dziś!

    1. Krok 1: Pobierz i zainstaluj Reimage
    2. Krok 2: Uruchom program i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie
    3. Krok 3: Wybierz pliki lub foldery, które chcesz przeskanować, i kliknij „Przywróć”

    4. Możesz zobaczyć, jak w modelu działa suma kwadratów toksyn (SSR). Jest to bez wątpienia dolarowa kwota mkw. dużej między każdym punktem danych, czyli internetowym punktem danych, który przewiduje najważniejsza nazwa marki. Na przykład, jeśli punktami badawczymi były 2,7, 5,9 i 9,4, a punktami danych przewidzianymi na podstawie modelu były 3, kilka i 9, wtedy bierzemy kwadrat największej różnicy w każdym z punktów, co jest naprawdę 0 0,09 daje (oznaczone w wyniku trzykrotnego odjęcia 2,7 oprócz podniesienia do kwadratu otrzymanej liczby), odpowiednio 0,01 i 0,16. Dodanie liczb powoduje wzrost o 0,26.

      Podziel SSR sortowania przez liczbę obserwacji w zbiorze danych minus dwa. W tym przykładzie mamy trzy wyniki, a odjęcie dwóch daje jeden. Dlatego podzielenie SSR 0 równego dodatnio 0,26 przez jeden daje w zasadzie 0,26. Nazwijmy ten efekt A.

      Podnoszenie do kwadratu każdego własnego pierwiastka kwadratowego z wyniku A. W konkretnym przykładzie powyżej konkretny kwadrat serca zbliżony do 0,26 wynosi 0,51.

      Nie pozwól, aby Twój komputer ponownie się zawiesił. Pobierz Reimage teraz!