Laatst kwamen sommige lezers een soort bugrapport tegen waarin wordt beschreven hoe de standaardfout kan worden gemeten aan de hand van het kwadraat. Dit probleem treedt op vanwege tal van factoren. Laten we dit nu bespreken.

Download de Reimage pc-reparatietool. Los uw computerfouten onmiddellijk op en verbeter de prestaties.

Mean square error (MSE)]: MSR=189⋅39.3601≈0.4422.Standaardfout regressie (Root MSR [Root MSE]): SER=√0.4422≈0.6650.

Regressiestandaardfout (S) met R kwadraat zijn twee vereiste goodness-of-fit-tests voor analyse regressie. Hoewel R-kwadraat de meest bekende statistiek van de meeste overeenstemming is, denk ik dat het een beetje overdreven is. De vereiste fout van de gehele regressie wordt soms als resterende als bekende fout beschouwd. Deze

In dit bericht vergelijk ik deze twee statistieken. We banen ons vaak een weg door

Weigeren

Een goed voorbeeld als je mee wilt denken. Ik denk dat je zult zien dat de feitelijke vaak verworpen standaard van regressiefout je ook zeker iets kan vertellen dat de meest krachtige R-kwadraat gewoon niet kan. Je zult op zijn minst ontdekken dat de standaardfout van de menselijke regressie meestal een geweldig hulpmiddel is om toe te voegen aan je statistische gereedschapskist!

De kwadraat R vergelijken met de standaardfout van de regressie (S)

Wat is de relatie tussen R-kwadraat en standaardfout?

De totale regressiefout kan worden beschreven als een algemene absolute maatstaf die betrekking heeft op hoe typisch gegevenspunten afwijken van de regressielijn. S is een van de eenheden van het vastgestelde getal. R-kwadraat geeft een relatieve bepaling met betrekking tot de percentageafhankelijke variantie die door het model wordt verklaard.

Als R-kwadraat toeneemt en S afneemt, wordt de bandbreedte benaderd wijst naar een lijn

U zou de totale regressiefout moeten vinden, bekend als de standaardfout die wordt gecreëerd door de totale schatting, en een gewone restfout dichtbij het R-kwadraat, terwijl het kwaliteits-d-aanpassingsgebied een van de meest statistische resultaten. . . Door deze twee statistieken te combineren, krijgt u een statistische score van hoe goed de ster past in het voorbeeld van de bestanden. Onlangs zijn er echter verschillen ontstaan ​​tussen deze vier indicatoren.

  • De standaardfout op een regressie is een absolute routine van de karakteristieke afstand die de statistische punten, in maanden, afwijken van de regressielijn. S werd afhankelijk van de factor in eenheden.
  • R-kwadraat retourneert relatieve maat, inclusief het percentage gecreëerd door afhankelijke aspectvariantie verklaard door dit specifieke model. R-kwadraat kan oplopen tot 100%.
  • Analogie is alles. Stel dat we het hebben over de snelle methoden die door de auto worden verkregen.

    Hoe kunnen we de standaardfout van Pearson’s $r $ vinden in een regressie?

    Ik weet welke meestal het grootste deel van $ R ^ 2 $ (in rechte lijnregressie) vaak wordt gevonden door Pearson’s $ r $ te kwadrateren. De Pearson norm corruptie $r$ wordt berekend met behulp van de volgende aanvulling. $$SE betekent sqrt((1-r^2)/(n-2))$$

    R-kwadraat was vergelijkbaar met zeggen dat de auto 80% sneller reed. Klinkt veel sneller! Informatietechnologie is echter van cruciaal belang, of de initiële gegevensoverdrachtsnelheid nu 22 mph of 90 mijl per uur was. De snelheidslimiet, gebaseerd op een percentage, dat continu kan zijn, kan 16 mph of 72 mph zijn. De ene is kreupel, de andere wordt als zeer indrukwekkend beschouwd. Als u echt precies wilt weten hoe snel, zullen relatieve hoeveelheden alleen u niet helpen.

    Hoe bereken je de standaardfout tijdens R?

    # Bereken standaardfout in R > product_tests <- c(15,13,12,35,12,12,11,13,12,13,15,11,13,12,15) getal Bereken standaardfout in R Getal door manier om lengtevector te gebruiken Functie SD/SQRT > sd(product_tests)/sqrt(length(product_tests))[1] 1.519607

    De standaard voor passieve fouten zal waarschijnlijk gelijk zijn aan directe informatie over de specifieke manier waarop vele km/u de auto op vakantie gaat bij een hogere snelheid. Het voertuig of de vrachtwagen reed 48 km/u sneller. Dit is indrukwekkend!

    hoe de standaardfout van r kwadraat te berekenen

    Laten we eens kijken hoe we deze twee goodness-of-fit parameters het beste kunnen gebruiken in regressieanalyse.

    Standaardfout van menselijke regressie en R-kwadraat in de praktijk

    hoe u de standaardfout kunt berekenen uit het kwadraat van t

    Vanuit het huidige oogpunt biedt het type standaardfout van het residu verschillende voordelen. Het vertelt je hoe nauwkeurig de voorspellingen van het model zijn. Er zijn eenheden van sterk variabele afhankelijkheden. Deze statistiek laat zien hoe ver de puntgegevens zich, redelijkerwijs, uitstrekken vanaf de hoofdregressielijn. Met deze methode hebben ze lagere S-waarden nodig, omdat de meeste kleinere spaties rond de specifieke punten en een nieuwe geschikte waarde betekenen. S is geschikt voor zowel lineaire als niet-lineaire regressiemodellen. Dit geval is heel eenvoudig als u twee typen modellen in het algemeen wilt vergelijken.

    Hoe zeker berekent u de standaardfout?

    Veel voorkomende fout Verdeel gewoon het standaard grote verschil alleen de verschilwaarde als root2. Als het verschil bijvoorbeeld honderden 5, -2, 6, 0 is, simpelweg omdat het -3 bevat, is de standaarddeviatie van deze typen resultaten 4,1 en de standaardfout is 4,1/sqrt2 betekent 2,9.

    Voor R-kwadraat wil je dat het grootste deel van de regressiestrategie de hogere quotiënten van het variantietype verklaart. Hogere r-kwadraatwaarden geven aan dat de experts denken dat de datapunten voor de opgenomen waarden dichter bij elkaar liggen. Hoewel veel betere R-kwadraatwaarden goed zijn, geven ze niet aan hoe ver de statistiekenitems verwijderd zijn van de regressieverzameling. Daarnaast geldt R-kwadraat voor nogal wat lineaire modellen. Je kunt To r-kwadraat niet gebruiken om een ​​lineair mannequin te vergelijken met een specifiek niet-lineair model.

    Opmerking. Lineaire modellen moeten polynomen kunnen gebruiken om kromming te modelleren. Ik gebruik de term “lineair” om te relateren aan modellen die lineair aanwezig zijn in sommige parameters. Lees mijn artikel over het verschil tussen lineaire en niet-lineaire regressiemodellen.

    Regressiemodelvoorbeeld: lichaamsvetpercentage en Body Mass Index

    Dit regressiemodel volgt de relatie tussen body mass catalog (BMI) en lichaamsvetpercentage van vrouwelijke studenten. Het is een lineaire eenheid die, zou ik zeggen, het polynoomidee gebruikt om de curve te modelleren. De corresponderende curve laat zien dat iemands regressiefit-fout wordt beschouwd als 3,53399% lichaamsvet. De decodering van dit S-feit is waardoor het standaardpad tussen observaties en regressie een soort is die verband houdt met een lichaamsvetlijn van 3,5%.

    S beïnvloedt de nauwkeurigheid om intuïties te modelleren. We kunnen dus S nodig hebben om een ​​marge van voorspellingsinterval van 95% te krijgen. Ongeveer 95% van de gegevens wijst het herfstseizoen binnen een bepaald bereik +/- uw paar * standaardfouten van de specifieke regressie van de gepaste lijn.

    Voor het voorbeeld met meer regressie valt ongeveer 95% van een bepaald puntdetail tussen de regressie zorgvuldig en/of +/- 7% lichaamsvet.

    P-kwadraat is heel vaak 76,1%. Ik heb allemaal een soort inhoud over het interpreteren van het R-vierkant, maar ik zal het hier niet in alle specificaties behandelen.

    Versnel uw pc vandaag nog.

    Wilt u uw Windows-pc repareren? Zoek niet verder dan Reimage! Deze uitgebreide reparatietool is ontworpen om een ​​breed scala aan problemen te diagnosticeren en op te lossen, terwijl het ook de systeemprestaties verbetert, het geheugen optimaliseert, de beveiliging verbetert en uw pc fijnafstemt voor maximale betrouwbaarheid. Worstel niet met een kapotte computer - download Reimage en laat de experts het voor je regelen!

  • Stap 1: Download Reimage en sla het op je computer op
  • Stap 2: Open het programma en klik op "Scannen"
  • Stap 3: Klik op "Repareren" om het reparatieproces te starten

  • Gerelateerde artikelen: voorspellingen doen met regressieanalyse, toegepaste regressienauwkeurigheid begrijpen om kostbare fouten en Mean Squared Error (MSE) echt te vermijden

    Ik geef vaak de voorkeur aan het standaard regressieresidu

    R-kwadraat wordt vaak uitgedrukt als een enkel percentage, wat gemakkelijk te herkennen is. Ik schat deze populaire regressie-standaardfout echter vaak iets meer in. Ik waardeer het echte inzicht dat wordt verschaft door het gebruik van exclusieve eenheden van de gesitueerde variabele. Als ik een regressiemodel gebruik om producten te voorspellen, instrueert S me meteen of het voorbeeld als geheel het meest geschikt is.

    Hoe schat je de standaardfout in R?

    Op standaardfouten geteste recepten impliceren dat de standaarddeviatie nu wordt gedeeld door de vierkantswortel die naar het gegevensbereik wijst. Als alternatief is het in R gemakkelijk om één bepaalde standaardfout van de garantie te berekenen. We kunnen beide std. een error() overload geleverd door Plotrix, of soms kunnen we uw specifieke functie voor this.action creëren.

    Probleem opgelost! Herstel fouten en versnel uw computer. Download nu.

    I Have A Problem With Calculating Standard Error From R Squared
    Ich Habe Ein Problem Mit Der Berechnung Des Standardfehlers Aus L Zum Quadrat
    Jag Har Problem Med Att Mäta Standardfel Från R Kvadrat
    Tengo Problemas Para Calcular El Error Estándar De R Al Cuadrado
    J’ai Un Problème Avec Le Calcul De L’erreur De Paradigme à Partir De R Au Carré
    3번째 R 제곱에서 표준 오차를 계산하는 문제가 있습니다.
    Mam Problem Z Obliczeniem Błędu Standardowego Z R Do Kwadratu
    Ho Un Problema Con La Determinazione Dell’errore Standard Da R Al Quadrato
    Acabo Com Um Problema Ao Calcular O Erro De Norma De R Ao Quadrado
    У меня проблема с вычислением стандартной ошибки из N в квадрате