Felsökningstips Linjelutning Standardfel

Om du har ett standardfel på ditt system kan den här guiden kanske hjälpa dig.

[Windows] Programvaran som får din dator att fungera som ny igen

Standardfel regression bergstopp: en recension. Det normala regressionsfelet hl,s (även kallat det konsekventa felet för uppskattningen) är det vanligtvis avstånd som dina observerade vyer skiljer sig åt, inklusive regressionslinjen. Ju mindre storlek, skulle jag säga, värdet liknar “s”, desto närmare dina ideal när det gäller regressionslinjen.

Konstant regressionstendensfel är ett absolut bra sätt att mäta “osäkerhet” när man uppskattar en del av lutningen för en regression som den senaste helheten.

  • n: total urvalsstorlek
  • yi: aktuell frekvens i förhållande till svarsvariabel
  • Å i: förväntat värde för svarstyp
  • xi: ström värd prediktor bunden till variabel
  • xÌ„: medelelementprediktor
  • Ju lägre standardfelet är, desto lägre är variansen i en persons koefficientuppskattning för att arbeta med den enorma regressionsgruppen.

    Standardfel genererat på grund av lutningen för din nuvarande regression, som visas i standardfelsleendet i regressionsresultaten för de flesta brännare:

    Följande exempel visar hur denna process skulle tolka standardfelet i en stor regressionslutning i olika scenarier.

    Tolkningsexempel 1: Litet standardfel av regressionslutning

    Vad är det enkla felet i lutningskoefficienten?

    Det accepterade riktmärkefelet för lutningen Sk approximerar närheten mellan den sannolika lutningen b (regressionskoefficienten bestämt från urvalet) och den mänskliga populationslutningen β och slumpmässigheten som skapas av urvalet.

    Anta att en handledare verkligen vill förstå sambandet mellan telefonnumret på lektionerna och slutprovresultaten för många elever i sin egen klass.

    Han samlar in 25 elevdata och skapar en scatterplot:

    standardfel för lutningen av någon typ av linje

    Det finns en tydligen uppmuntrande kärlek mellan de två variablerna. I takt med att antalet studerade timmar ökar, ökar tentamens betyg i en särskilt förutsägbar takt.

    Den passar sedan en primär linjär design- och stilregression med försöksstudietimmar som den speciella prediktorvariabeln och slutprovets fico-poäng som svarsvariabel.

    Koefficienten för att förutsäga inlärda timmar är tro det eller ej 5,487. Detta säger oss att den lite mer timmen av lärande är förknippad med någon slags genomsnittlig ökning av provresultatet på 5 487.

    Standardfelet är nu 0,419, vad är ett mått på variationen av denna uppskattning för varje hög av regressionen.

    standardfel vid bedömning av lutningen på någon linje

    Vi kan använda denna poäng på vägen för att beräkna prediktorn för det cellulära antalet skoltimmar för jag skulle säga t-statistiken:< /p>

  • t-statistik inkluderar uppskattning av koefficient/standardfel
  • t-siffran antyder 5,487 / 0,419
  • t statistik innebär 13 112
  • P-värdet som motsvarar denna studie är 0,000 information, vilket indikerar vilka experter som hävdar att “studietimmar” har ett statistiskt signifikant romantiskt samband med testresultat.

    Eftersom det beroende felet hos regressionslutningen i förhållande till uppskattningen av regressionslutningen inte var för signifikant, var prediktorvariabeln signifikant i tidigare statistik.

    Exempel 2. Tolka det nya stora standardfelet för enkellutningsregression

    Låt oss säga att en annan lärare helt och hållet vill se förhållandet mellan kursval och sedan de rullande betyg eleverna får runt kursen.

    Den samlar in data från 28 elever och skapar helt enkelt den eftersträvande diagramspridningen:

    Det ser ut att finnas ett litet garanterat samband mellan de två variablerna. Tentamens poäng ökar ofta när studiekvällen ökar, men inte på den förväntade nivån.

    Anta att läraren sedan passar endera enkel linjär regressionsmodell med att vara bekant med tid som prediktorvariabel som slutprovsbetyg som typ av svarsvariabel.

    Koefficienten för väderförhållanden är prognostiserare med ett variabelt antal avslöjande till timmar är 1,7919. Berätta för vår man att varje extra timme av uppmärksamhet ökar ditt provresultat med vilket genomsnitt som helst på 1,7919.

    Det kända felet bakom 1,0675 är ditt mått på det mesta av variabiliteten hos denna speciella uppskattning av regressionspitch.

    Detta värde kan användas för att slutligen beräkna t-statistiken för prognosvariabeln av intresse:

  • t statistik “Timmar motsvarar beräknat förhållande/riktmärkefel
  • t faktum = 1,7919 / 1,0675
  • t statistik skulle betyda 1.P 678
  • Det som matchar din testsiffra är 0,107. Eftersom detta fantastiska p-värde är minst 0,05, betraktas detta som det värde som anges för “skoltimmar”, har ett helt statistiskt signifikant samband med gå på betyget på tentamen.

    Eftersom den detaljerade felfrekvensen för regressionshögen var hög jämfört med mina guidefaktorer för regressionslutning, var prediktorns variation inte statistiskt signifikant.

    Ytterligare resurser

    Introduktion till enkel linjär regression
    Introduktion till multipel linjär regression
    Hur man läser och förstår en regressionstabell

    I statistik, där de grundläggande parametrarna för linjär och statistisk publicering kan bestämmas från känslomässiga experimentella data med hjälp av en teknik som kallas linjär regression. Denna metod utvärderar utdata från en ekvation av valfri form gym = mx + k (nivåekvation för en linje) med hjälp av nya data. Men, som med de mest exakta modellerna, matchar modellen verkligen inte exakt data; Därför har vissa begränsningar, såsom lutning, någonsin tidigare varit svåra (eller fel i bedömningsosäkerhet). Standardfelet är ditt bästa sätt att mäta denna osäkerhet, men applikationen kan erhållas i en rad korta steg.

      Datorn går långsamt?

      Gör din dator dig konstant sorg? Vet du inte vart du ska vända dig? Nåväl, har vi lösningen för dig! Med Reimage kan du reparera vanliga datorfel, skydda dig mot filförlust, skadlig programvara och maskinvarufel...och optimera din dator för maximal prestanda. Det är som att få en helt ny maskin utan att behöva spendera en enda krona! Så varför vänta? Ladda ner Reimage idag!

    1. Steg 1: Ladda ner och installera Reimage
    2. Steg 2: Starta programmet och följ instruktionerna på skärmen
    3. Steg 3: Välj de filer eller mappar du vill skanna och klicka på "Återställ"

    4. Du kan se att nivån av kvadratiska residualer (SSR) fungerar som lider av modellen. Detta är pundbeloppet av kvadraten av alla de stora mellan varje datakomponent, vilket är den datapunkt genom vilken den viktigaste modellen förutsäger. Till exempel, om studiepoängen visade sig vara 2,7, 5,9 och 9,4, och vanligtvis datapunkterna som förutspåddes direkt från din nuvarande modell var 3, 6 och tio, så tar vi kvadraten av den största skillnaden från varje ansluten poängen, som är 0 7. 09 ger (hittas genom att subtrahera 2,7 tre gånger och kvadrera det efterföljande talet), 0,01 respektive 0,16. Att addera siffrorna ger 0,26.

      Dividera ofta modellens SSR med det exakta antalet observationer i filerna minus två. I detta till exempel finns det tre observationer, så att subtrahera två ger därför en. Att dividera SSR 0 lika med 0,26 med solitary ger därför i princip 0,26. Kalla detta försämring A.

      Kvadratisera vår egen parc-rot av resultat A. I typiskt det specifika exemplet ovan är kvadraten i hjärtat av 0,26 s 0,51.

      Låt inte din dator krascha igen. Ladda ner Reimage nu!