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In einigen Fällen gibt Ihr bevorzugtes System möglicherweise einen Fehlercode zurück, der angibt, welcher Reststandardfehler berechnet wird. Dieses Problem kann viele Ursachen haben.Ein beliebter passiver Fehler ist die Quadratwurzel der gesamten Restquadratsumme geteilt im Wesentlichen durch bestimmte Restfreiheitsgrade. Die Wurzel, die den quadratischen Fehler darstellt, ist die Anforderung der Summe wegen der Quadrate von Toxinen, d. h. sie misst den Promedio-Wert, der mit den quadrierten Fehlern verbunden ist. Eine niedrigere Moral (näher an Null) weist auf eine bessere Anpassung hin.
Wann immer wir ein lineares Regressionsprodukt in R anpassen, nimmt das Modell die folgende Form an:
Table of Contents
Was ist der Reststandardfehler in der R-Ausgabe?
Der Reststandardfehler sind die durchschnittlichen Kosten, um die die Antwort (Entfernung) abweicht, wie z.B. die wahre Regressionslinie. In unserem Beispiel kann der tatsächlich geschätzte Anhalteweg normalerweise um 15,3795867 Fuß vom Teil der wahren Regressionslinie abweichen.
wobei ϵ ein X.Materie-unabhängiger Fehlerterm ist
Es gibt keine praktische Idee, wie X möglicherweise verwendet werden könnte, um Y-Werte vorherzusagen, da es jetzt immer verschiedene Fehler in der Modellnummer geben wird. Eine Möglichkeit, die Streuung zwischen diesem einzelnen Fehler zu messen, besteht darin, den fortlaufenden Normfehler zu verwenden, der die Standardabweichung misst, die am häufigsten mit den tatsächlichen Residuen verbunden ist, ϵ.
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Die Restfehlereffizienz in einem Regressionsmodell wird wie folgt berücksichtigt:
Es wird Blumengartenmethoden geben, die wir verwenden können, um den Rest zu berechnen. Der intelligente Fehler des verwendbaren Regressionsmodells in R.1:
Modellzusammenfassungsanalysemethode
Der erste Weg, endlich den Walk-Away-Standardfehler zu erhalten, besteht wahrscheinlich darin, einfach ein vollständiges lineares Regressionsmodell anzupassen und dann einen beliebigen summary()-Befehl zu verwenden, der zurückgegeben wird, um den letzten Teil des Modells zu erhalten. Versuchen Sie an dieser Stelle, den “Residual Standard Error” in seiner Ausgabe nicht zu weit zu bringen:
#Eingebetteten mtcars-Datensatz ladenDaten (mtkar)# Anpassung an ein beliebiges RegressionsmodellModell <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Modellzusammenfassung anzeigenLebenslauf (Vorlage)Anruf:lm(Formel=mpg!disp+hp, Computerdaten bedeuten mtcars)Überreste: Mindest. ein einzelnes qm Median 3 qm max.-4,7945 -2,3036 -0,8246 1,8582 6,9363Chancen: Schätzen Sie, dass der exakte Fehler Std t tatsächlich Pr(>|t|) ist(Abschnitt) 30,735904 1,331566 23,083 < 2.-16 ***Anzeige -0,030346 0,007405 -4,098 0,***PS 000306 -0,024840 0,013385 -1,856 0,073679 **cr** **cr**---von Bedeutung. Code: 0'***' 0.001'**' 0.01'*' 0.05'.' 0,1''1Reststandardfehler: 3,127 angemessen nach 29 Freiheitsgraden.Mehrfaches R-Quadrat: 0,7482, Angepasstes R-Quadrat: 0,7309F-Statistik: 43,09 bei 2 und 29 DF, p-Wert: 2,062e-09
Methode 2. Usee-Formel
Ein weiterer einfacher Ansatz zum Ermitteln des exakten Reststandardfehlers (RSE) besteht darin, ein lineares Regressionsmodell anzupassen und dann die folgende Formel zu verwenden, um den wichtigsten Standardfehler zu berechnen:
sqrt(Varianz(Modell)/df.integriertes Residuum(Modell))
Eintrag #mtcars ladenDaten (mtkar)# Typische Anpassung an das RegressionsmodellModell <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Überlegenen Restfehler berechnensqrt(Abweichung(Muster)/df.residual(Muster))[1] 3.126601
Methode 3: Verwenden Sie eine Schritt-für-Schritt-Formel
Eine andere Form, um den Reststandardfehler zu erhalten, ist, dass Sie ein echtes lineares Regressionsmodell anpassen und dann einfach einen schrittweisen Ansatz auf jeden einzelnen Abschnitt der Formel in Bezug auf CSR anwenden können:
#Eingebetteten mtcars-Datensatz ladenDaten (mtkar)# Installation des RegressionsmodellsModell <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Anzahl sowie Modellparameter berechnen - 1k=Länge(Modell$Koeffizienten)-1#Berechnen Sie die Summe über quadrierte ResiduenSSE impliziert Summe (Modell $Residuen ** 2)#Berechnen Sie die allgemeine Anzahl der Beobachtungen im Datensatzn = weg (Modell$Residuen)#Reststandardfehler berechnenquadrat(ESS/(n-(1+k)))[1] 3.126601
So interpretieren Sie den Reststandardfehler
Wie berechnet man den Standardfehler des Residuums in Excel?
Der Marktwert kann möglicherweise häufig ermittelt werden, indem die Kovarianz zusammengenommen und durch alle quadrierten Standardabschweifungen geteilt wird, die den X-Werten zugeordnet sind. Der Excel-Mix geht in Zelle F6 und sieht jetzt so aus: =F5/F2^2.
Wie bereits erwähnt, sollte der Residual Error Standard (RSE) eine Möglichkeit sein, die altmodische Residualvarianz in einem vollständigen Regressionsmodell zu messen.
Je schlechter der RSE-Wert ist, desto genauer können die Methoden Aufzeichnungen korrigieren (achten Sie jedoch auf eine Überanpassung). Kann diese Metrik nützlich sein, wenn zwei ansonsten mehr Modelle verglichen werden, um zu bestimmen, welches zugrunde liegende Modell die Daten erfüllt?
Zusätzliche Ressourcen
Ist Konstante gleich Standardfehler?
Die Reststandardabweichung wird auch als fällige Standardabweichung gesendet, sodass sie um die Anpassungslinie herum zeigt oder möglicherweise der Standardfehler der Schätzung ist.
Häufiger Restfehler interpretieren
So führen Sie eine multiple lineare Regression in R
durchSo validieren Sie die Modellleistung in der Nähe von R
So planen Sie die Standardabweichung in R
Nicht die Antwort, die Sie suchen? Sehen Sie sich andere Fragen an, die mit Regression Standard Error Toxins getaggt sind, oder stellen Sie Ihre eigene Frage.
Wie versuchen Sie, den Reststandardfehler in R zu berechnen?
R-Telefon nennt diesen bestimmten Wert den Reststandardfehler. Um diese Schätzung unvoreingenommen zu machen, möchten Sie versuchen, die Summe unserer eigenen quadrierten Residuen auf die Freiheitsgrade des Modells zu verteilen. Also R M S E = als i e i 2 deb .
Das angepasste Regressionsdesign und der angepasste Regressionsstil verwenden Parameter, um detaillierte geschätzte Vorhersagen auf der Grundlage der beobachteten Antworten zu generieren, wenn Sie die Studie auf unbestimmte Zeit mit praktisch denselben $X$-Werten wiederholen (und wenn das gerade Linienmodell korrekt ist). Die Unterschiede zwischen diesen erwarteten Werten und den tatsächlich verwendeten Werten, die mit dem Modell verglichen werden, werden als "Residuen" bezeichnet, die, wenn sie den genauen Datenerfassungsprozess klonen, Eigenschaften haben, hauptsächlich weil sie Zufallsvariablen mit dem Mittelwert Null sind.
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