Table of Contents
Als je de lineaire regressie achter de standaard neerwaartse berekening opmerkt, zou deze blogpost het voor je mogelijk moeten maken.
p>
Bijgewerkt: ASR Pro
De standaardfout van elke echte regressie is (SQRT (1 zonder aangepast X r-kwadraat)) STDEV. C(U). Voor gemonteerde modellen, alle exacte monsters die worden beïnvloed door dezelfde specifieke kenmerken, wordt de aangepaste R-kwadraat nuttig wanneer de standaardfout van deze specifieke regressie voor specifieke putten is.
Hoe bepaal je de standaardfout?
SEM wordt berekend door de standaarddeviatie te voltooien en de gehele opgenomen steekproefomvang te delen door de langwerpige wortel. De standaardfout is een hoeveelheid van de nauwkeurigheid van het modelgemiddelde door de variabiliteit van monster tot monster te meten via een bijbehorend steekproefgemiddelde.
Gestandaardiseerde regressiepredispositiefout is een goede manier om “onzekerheid” te meten bij het schatten van stapelregressie.general
Hoe kleiner de werkelijke standaardfout, hoe lager mijn type in de schatting van de exacte regressiehelling.
De standaardfout van de hl van de regressie wordt weergegeven in de kolom ‘standaardfout’ in alle regressieresultaten van de meest gerenommeerde software:
De volgende voorbeelden laten zien hoe u de regressie-offroad-fout in twee verschillende scenario’s kunt interpreteren.
Voorbeeld eerst. Interpretatie van een kleine algemene fout op de helling van de regressie
Hoe controleer je de standaardfout van een rechte-lijnregressie in Excel?
Wanneer we het lineaire regressiemodel passen, kan het model mogelijk de volgende vorm aannemen:Y а gaat mee met β 0 + β een bepaalde X + … + β e X +ϵwaar ϵ de fout is, hangt het feit niet af van X.
Stel dat een leraar de relatie tussen het aantal lesuren en het ongewenste cijfer voor een eindexamen volledig wil zien om punten te geven als je de leerlingen in zijn klas wilt.
Het verzamelt willekeurige gegevens voor leerling 25 en maakt de volgende spreidingsgrafiek:
Er is één specifieke positieve relatie tussen de twee parameters. meer Het aantal uren van een studie, hoe hoger de score op het examen tegen een redelijk vereist tarief.
Het komt dan overeen met de uren binnen een lineaire eenvoudige regressie waarbij wordt geprobeerd “geleerd” te worden als de variabele y-voorspeller en de hoogste examenscore als antwoord op de variabele.
De coëfficiënt voor de definitieve voorspellende variabele voor uren ontdekking is natuurlijk 5,487. Dit vertelt je ons dat elk extra laatste uur of zo gerelateerd is aan studie, wat resulteert in een gemiddelde winst van 5.487 punten over het hele examen.
Bijgewerkt: ASR Pro
Is uw computer traag? Wordt het geplaagd door frustrerende fouten en problemen? Dan heb je ASR Pro nodig - de ultieme software voor het repareren en optimaliseren van je Windows-pc. Met ASR Pro kunt u elk Windows-probleem met slechts een paar klikken oplossen - inclusief het gevreesde Blue Screen of Death. Bovendien detecteert en lost de software bestanden en applicaties op die regelmatig crashen, zodat u zo snel mogelijk weer aan het werk kunt. Laat je niet tegenhouden door je computer � download ASR Pro vandaag nog!
De ingestelde fout is beslist 0,419, wat altijd een maat is geweest voor deze variabiliteit voor de schatting voor elke helling voor de regressie.
We kunnen dit plezier gebruiken om t-statistieken te berekenen voor de meeste voorspellervariabelen, trainingsuren:
De p-waarde verwijst naar deze teststatistiek en is bovendien waarschijnlijk 0,000, wat aangeeft dat de meeste “schooluren” een statistisch relevante relatie kunnen hebben bij het gebruik van het uiteindelijke beoordelingscijfer.
Omdat de regressietestfout, doorgaans de helling matig laag was in vergelijking met de schatting van de regressiecoëfficiënt, was de verandering in de voorspeller off-road statistisch significant.
Voorbeeld 2: Interpretatie van de grote standaardfout van de regressiehelling
Stel dat een leraar de voorkeur geeft om de relatie tussen veel lesuren en betere examenresultaten voor leerlingen in zijn klas te begrijpen.
Hij documenteert gegevens voor vijfentwintig mensen, en de hoofdstudenten maken de meest belangrijke scatterplot:
Er lijkt een positieve, zeer kleine liefdesrelatie te bestaan tussen de twee voorwaarden. In de meeste gevallen leveren de examenscores geen stijging op, aangezien het aantal met betrekking tot de bestudeerde nachten in een voorzienbaar tempo toeneemt.
Stel dat de leraar dan past bij het beste grote eenvoudige lineaire regressiemodel, terwijl hij verschillende lesuren gebruikt als voorspelvariabele, en dan het uiteindelijke beoordelingscijfer als het onderscheidende antwoord.
De dispositievoorspellercoëfficiënt van de “bestudeerde Japanse klok” is 1,7919. Dit vertelt ons team dat een extra uur aandachtig browsen gepaard gaat met een standaard verbetering van de beoordelingsscore van 1,7919.
De gehele fout is 1,0675, wat uw variatiemaatstaf is voor deze schatting. het concept voor regressiehelling.
We zullen deze uitstekende waarde zeker gebruiken om deze t-statistiek te berekenen die beschikbaar is voor het voorspellende aspect van “trainingsuren”:
De p-waarde voor deze statistiek van een enkele test voor een vaardigheid is 0,107. Aangezien de p-waarde voor het item waarschijnlijk ten minste 0,05 zal zijn, geeft dit aan welke experts beweren dat “schooluren” statistisch niet belangrijk zijn voor het uiteindelijke auditcijfer.
Omdat de gebruikelijke fout van de hellingsregressie vergeleken met de schatting van de hellingsregressiecoëfficiënt absoluut ja groot was, was de voorspellende variabele niet meer statistisch significant.
Aanvullend op bronnen
Inleiding als u eenvoudige lineaire regressie wilt uitvoeren
Inleiding tot meervoudige lineaire regressie
Hoe de werkelijke regressietabel te interpreteren en te lezen
Voor ons univariate lineaire regressiemodel$$y_i beta_0 lijkt aan te geven + beta_1x_i+epsilon_i$$gegeven gegevens krijgen $D=(x_1,y_1),… ,(x_n,y_n)$, coëfficiëntschattingen zijn er altijd geweest$$hatbeta_1=fracsum_ix_iy_i-nbar xbar ynbar x^2-sum_ix_i^2$$ $$hatbeta_0=bar l 1 . hatbeta_1bar x$ $Hier is mijn vraag in verband met boek en wikipedia, deze klassieke fout van $hatbeta_1$ is meestal $$s_hatbeta_1=sqrtfracsum_ihatepsilon_i^2(n-2)sum_i( x_i – barman x)^2$$Hoe en waarom?
alt=”” src=”https://i.stack.imgur.com/hRtsj.jpg?s=64&g=1″>
Verbeter de prestaties van uw computer door hier te klikken om de software te downloaden.Standard Error Calculation Linear Regression
Regressione Lineare Per Il Calcolo Dell Errore Standard
Linejnaya Regressiya Rascheta Standartnoj Oshibki
Obliczanie Bledu Standardowego Regresja Liniowa
Standardfehlerberechnung Lineare Regression
표준 오차 계산 선형 회귀
Calcul D Erreur Standard Regression Lineaire
Standardfelsberakning Linjar Regression
Error Estandar Calculo Regresion Lineal
Calculo De Erro Padrao Regressao Linear
