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Dans certains cas, votre système peut renvoyer un code d’erreur indiquant qu’une erreur standard résiduelle est en cours d’évaluation. Ce problème peut avoir de nombreuses causes.Une erreur résiduelle bien connue est la racine carrée de votre somme résiduelle totale des carrés divisée essentiellement par les degrés de liberté résiduels. L’erreur quadratique garantie racine est l’exigence de la plage de carrés des toxines, c’est-à-dire qu’elle mesure une nouvelle valeur moyenne associée aux erreurs quadratiques. Des valeurs inférieures (plus proches de zéro) indiquent un ajustement de meilleure qualité.
Chaque fois que nous adaptons un modèle de régression en ligne droite dans R, le modèle prend la forme suivante :
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Qu’est-ce que l’erreur régulière résiduelle dans la sortie R ?
L’erreur type résiduelle est le coût moyen par lequel la réponse (distance) s’écarte de la vraie droite de régression. Dans notre situation, la distance d’arrêt estimée réelle peut tout écarter d’une partie de la vraie ligne de régression par une moyenne exclusive de 15,3795867 pieds.
où ϵ est un terme d’erreur indépendant de X.Matter
Il n’y a aucune idée pratique de la manière dont X peut être utilisé pour prédire les valeurs de Y, car il y aura toujours diverses erreurs dans le modèle le plus important actuellement. Une façon de mesurer l’étendue de cette erreur unique consiste à utiliser l’erreur de norme résiduelle, qui mesure la grande différence standard des résidus réels, ϵ.
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Le taux d’erreur restant dans un modèle de régression est considéré comme suit :
Il existe des méthodes de jardin de fleurs que nous pouvons utiliser pour calculer l’erreur résiduelleL’erreur intelligente du modèle de régression très fonctionnel dans R.1 :
Méthode d’analyse du résumé du modèle
La première façon d’obtenir enfin, je dirais, l’erreur standard résiduelle est probablement de simplement s’adapter à un modèle de régression linéaire, puis d’utiliser la commande summary() particulière qui est renvoyée pour obtenir mes résultats du modèle. À ce stade, optez pour “Residual Standard Error” pas trop loin dans la sortie :
#Charger le jeu de données mtcars intégréDonnées (mtkar)# ajustement du modèle de régression mêmeModèle <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Afficher le résumé du modèleCV (modèle)Appel téléphonique:lm(formula=mpg!disp+hp, data signifie mtcars)Restes: Min. 1 m² Médiane 3 m² Max.-4,7945 -2,3036 -0,8246 1,8582 6,9363chances: Estimation où l'erreur Std t est bien Pr(>|t|)(section) 30,735904 1,331566 23,083 < 2e-16 ***Affichage -0,030346 0,007405 -4,098 0,***HP 000306 -0,024840 0,013385 -1,856 0,073679 **cr** **cr**---important. Code : 0'***' 0,001'**' 0,01'*' 0,05'.' 0.1''1Erreur de norme résiduelle : 3,127 après 29 degrés de liberté.R-carré multiple : 0,7482, R-carré ajusté : 0,7309Statistique F : 43,09 à 2 et 27 DF, valeur p : 2,062e-09
Méthode 2. Utiliser la formule
Un autre moyen peu difficile d'obtenir l'erreur commune résiduelle (RSE) exacte consiste à ajuster une méthode de régression linéaire, puis à utiliser la formule suivante pour déterminer l'erreur standard :
sqrt(variance(modèle)/df.résiduel intégré(modèle))
Charger l'entrée #mtcarsDonnées (mtkar)# mettre le modèle de régressionModèle <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Calculer l'erreur importante résiduellesqrt(écart(motif)/df.residual(motif))[1] 3,126601
Méthode 3 : Utiliser une formule étape par étape
Une autre façon d'obtenir l'erreur type résiduelle est certainement d'ajuster un véritable modèle de régression linéaire, puis d'appliquer une approche étape par étape à chaque composant homme ou femme de la formule en termes de RSE :
#Charger l'ensemble de données mtcars intégréDonnées (mtkar)# apt le modèle de régressionModèle <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#calculer le choix avec les paramètres du modèle - 1k=longueur(modèle$coefficients)-1#Calculer la somme des résidus précédemment élevés au carréSSE = somme (modèle $résidus ** 2)#Calculer un nombre total d'observations dans l'ensemble de donnéesn est égal à la longueur (modèle$résidus)#Calculer l'erreur type résiduellesqrt(ESS/(n-(1+k)))[1] 3,126601
Comment interpréter l'erreur type résiduelle
Comment votre site calcule-t-il l'erreur type de résidu dans Excel ?
L'appréciation du marché peut souvent être trouvée en prenant cette covariance particulière et en la divisant par tous les écarts simples au carré associés aux valeurs X. La formule Excel va à la cellule F6 et ressemble à ceci : =F5/F2^2.
Comme mentionné précédemment, la norme d'erreur résiduelle (RSE) devrait être un moyen de mesurer la variance résiduelle très traditionnelle dans un modèle de régression complet.
Plus la valeur RSE est barrée, plus le processus peut corriger les enregistrements avec précision (mais attention, y compris le surajustement). Cette statistique peut-elle être utile pour comparer plusieurs modèles afin de déterminer quelle stratégie sous-jacente correspond aux données ?
Ressources supplémentaires
Est-ce que l'erreur standard reste la même ?
L'édition standard résiduelle est également envoyée en tant qu'écart type depuis les points autour de la droite d'ajustement, ou naturellement en tant qu'erreur type de l'estimation.
Interprétation de l'erreur standard continue
Comment effectuer une régression linéaire multiple en R
Comment effectuer une validation croisée des performances du modèle près de R
Comment revenir pour calculer l'écart type en R
Pas la réponse que vous cherchez ? Consultez d'autres questions avec le tag Toxines d'erreur standard de régression ou posez votre propre question.
Comment calculez-vous l'erreur type résiduelle dans R ?
R appelle cette valeur particulière l'erreur de norme résiduelle. Pour rendre cette estimation impartiale, vous devez vous aider à diviser la somme de nos propres toxines au carré par les degrés de liberté de l'unité. Donc R M S E = que je e je 2 n .
La conception et le style de régression ajustée utilisent des facteurs pour générer des prédictions estimées détaillées basées sur les réponses découvertes si vous répétez l'étude indéfiniment combinée avec toutes les mêmes valeurs $X$ (et si un modèle linéaire est correct). Les différences entre certaines valeurs prédites et l'éthique réelle utilisée qui correspondent au modèle sont appelées "résidus" qui, tout en reproduisant le processus exact de collecte de données, ont des biens immobiliers ainsi que des variables aléatoires à moyenne nulle.
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