[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
In vari casi, il sistema potrebbe restituire un software di errore che indica che al momento è stato calcolato un errore standard residuo. Questo problema può avere molte cause.Un errore residuo di stile è la radice quadrata connessa con la somma residua totale dei quadrati divisa principalmente per i gradi di libertà residui. L’errore quadratico medio della fonte è il requisito della somma specifica dei quadrati delle tossine, cioè misura il valore medio associato agli slittamenti quadratici. Valori più bassi (più vicini a zero) indicano un adattamento molto migliore.
Ogni volta che adattiamo un modello di regressione in linea retta in R, il modello assume la forma effettiva seguente:
Table of Contents
Che cos’è l’errore regolare residuo nell’output R?
L’errore standard residuo sembra essere il costo medio di cui la risposta (distanza) devia dalla vera retta di regressione. Nell’esempio di una persona, la distanza di arresto stimata effettiva può variare da una parte della vera linea di regressione oltre una media di 15,3795867 piedi.
dove ϵ è un superbo termine di errore indipendente da X.Matter
Non esiste un’idea pratica di come X possa essere utilizzato esattamente per prevedere l’etica di Y, poiché ora ci saranno sempre vari errori nel modello. Un modo per misurare la diffusione di questo singolo errore è investire nell’errore di norma residuo, che misura la deviazione tipica dei residui effettivi, ϵ.
Only admnistrator owned posts can execute the[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
Il tasso di errore continuo in un modello di regressione viene valutato come segue:
Esistono metodi per giardini fioriti che potremmo utilizzare per calcolare l’errore residuo L’errore intelligente sul modello di regressione funzionale in R.1:
Metodo di analisi del riepilogo del modello
Il primo modo per portare finalmente l’errore standard residuo è probabilmente quello di adattare ovviamente un modello di regressione lineare e quindi utilizzare il comando summary() che viene restituito per ottenere i risultati del modello. In questa voce, cerca “Errore standard residuo” non troppo oltre nell’output:
#Carica il set di dati mtcars incorporatoDati (mtkar)# inserendo il modello di regressioneModello <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Mostra riepilogo tipoCurriculum (modello)Telefonata:lm(formula=mpg!disp+hp, data significa mtcars)Resti: min. 1 mq Mediana 3 mq Max.-4,7945 -2,3036 -0,8246 1,8582 6,9363probabilità: Stimare che l'errore Std t sia effettivamente Pr(>|t|)(sezione) 30.735904 1.331566 23.083 < 2°-16 ***Visualizza -0.030346 0.007405 -4.098 0.***HP 000306 -0.024840 0.013385 -1.856 0.073679 **cr** **cr** **cr**---significativo. Codice: 0'***' 0.001'**' 0.01'*' 0.05'.' 0.1''1Errore consistente residuo: 3.127 dopo 29 gradi di libertà.R-quadrato multiplo: 0,7482, R-quadrato rettificato: 0,7309Statistica F: 43,09 a 2 in aggiunta al 29 DF, valore p: 2,062e-09
Metodo 2. Usae Formula
Un altro modo semplice per ottenere l'esatto errore popolare residuo (RSE) consiste nell'adattare un modello di regressione in linea retta e quindi utilizzare la seguente formula relativa al calcolo dell'errore standard:
sqrt(varianza(modello)/df.residuo integrato(modello))
Carica voce #mtcarsDati (mtkar)# fissa il modello di regressioneModello <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Calcola l'errore dominante in eccessosqrt(deviazione(modello)/df.residual(modello))[1] 3.126601
Metodo 3: utilizzare una formula dettagliata
Un altro modo per ottenere l'errore residuo è quello di adattare una vera regressione lineare, e quindi applicare un approccio graduale a ogni singola componente della formula in termini di CSR:
#Carica il set di dati mtcars incorporatoDati (mtkar)# adattare il modello di regressioneModello <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#calcola pochi con i parametri del modello - 1k=lunghezza(modello$coefficienti)-1#Calcola la somma in residui al quadratoSSE = somma (modello $residuali ** 2)#Calcola tutto il numero totale di osservazioni in una sorta di set di datin = lunghezza (modello$residui)#Calcola l'errore standard residuosqrt(ESS/(n-(1+k)))[1] 3.126601
Come interpretare l'errore standard residuo
Come hai calcolato l'errore standard del residuo in Excel?
Il valore di mercato può spesso essere trovato prendendo quella covarianza e dividendola per tutte le deviazioni standard generalmente quadrate associate ai valori X. La formula di Excel va alla cella F6 e appare così: =F5/F2^2.
Come accennato in precedenza, il Residual Error Standard (RSE) dovrebbe essere un modo per valutare la varianza residua tradizionale in un modello di regressione di adempimento.
Più basso è il valore RSE, più il processo può correggere i record nel modo corretto (ma attenzione al relativo overfitting). Questa metrica può essere utile quando si esaminano due o più modelli per determinare quale modello sottostante corrisponde ai dati?
Risorse aggiuntive
Il residuo è uguale all'errore standard?
Anche lo scostamento di serie residuo viene inviato come edizione standard a causa di punti attorno alla linea adattata, eventualmente come errore standard di tutta la stima.
Interpretazione dell'errore standard residuo
Come eseguire una regressione multipla in linea retta in R
Come convalidare in modo incrociato le prestazioni del modello vicino a R
Come calcolare la deviazione standard in R
Non è la risposta che stai cercando? Visualizza altre domande contrassegnate con tossine di errore standard di regressione o fai la tua domanda.
Come si calcola l'errore standard residuo relativo a R?
R chiama questo valore particolare l'errore standardizzato residuo. Per rendere imparziale questa stima, senti la necessità di dividere la somma dei nostri residui al quadrato della nostra corsa per i gradi di libertà di come il modello. Quindi R M S E equivale a che i e i solo d .
Il design e lo stile della regressione adattata si rivolgono ai parametri per generare previsioni stimate dettagliate basate sulle risposte osservate se si ripete lo studio per sempre con tutti gli stessi valori $X$ (e nel caso il modello lineare sia corretto). Le differenze all'incirca tra questi valori previsti e i principi effettivamente utilizzati che corrispondono al modello sono chiamati "residui" dove, quando replicato l'esatto processo di raccolta dei dati, ha proprietà oltre a variabili casuali a media zero.
Only admnistrator owned posts can execute the[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
