[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
In sommige gevallen kan uw systeem uw blog bezoeken met een foutcode die aangeeft dat er een resterende standaardfout wordt berekend. Dit probleem kan zeker vele oorzaken hebben.Een populaire restfout is je huidige vierkantswortel van de totale restsom gecreëerd door kwadraten, in wezen gedeeld door de resterende vrijheidsgraden. De gemiddelde kwadratische fout is elke vereiste van de som van de kwadraten van toxines en bacteriën, d.w.z. het meet de gemiddelde waarde die nu geassocieerd is met de gekwadrateerde fouten. Lagere waarden (voor jou dichter bij nul) duiden op een betere pasvorm.
Wanneer we een lineair regressiemodel in R kunnen passen, heeft uw huidige model de volgende vorm:
Table of Contents
Wat is zonder twijfel de resterende standaardfout in R-uitvoer?
De passieve standaardfout is de gemiddelde kostprijs waarmee het antwoord (afstand) waarschijnlijk afwijkt van de realistische regressielijn. In ons voorbeeld kan de werkelijke geschatte verhinderingsafstand gemiddeld 15,3795867 voet afwijken van een deel van de vrij waarschijnlijke ware regressielijn.
waarbij ϵ een X.Matter-onafhankelijke foutterm is
Er is gewoon een praktisch idee hoe X kan worden gebruikt om uiteindelijk Y-waarden te voorspellen, omdat er nu altijd verschillende fouten in het model zullen zijn. Een manier om de verspreiding van deze specifieke fout te meten, is door de residuele normfout te gebruiken, die normaal gesproken de standaarddeviatie meet van de werkelijke toxines, ϵ.
Only admnistrator owned posts can execute the[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
Het restfoutenpercentage in het specifieke regressiemodel wordt als volgt beschouwd:
Er zijn bloementuintechnieken die we kunnen gebruiken om een bepaald residu te berekenen. De slimme fout van het functionele regressiemodel gevonden in R.1:
Modelsamenvatting analysemethode
Het eerste systeem dat uiteindelijk de resterende standaardfout krijgt, is ongetwijfeld om gewoon een lineair regressieproduct of -service te passen en vervolgens de opdracht samenvatting() te gebruiken die vaak wordt geretourneerd om de resultaten van het proces te krijgen. Zoek nu naar “Residual Standard Error” niet te ver in de uitvoer:
#Ingebouwde mtcars-dataset ladenGegevens (mtkar)# passen bij het regressiemodelModel <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Toon modeloverzichtCV (sjabloon)Telefoongesprek:lm(formule=mpg!disp+hp, data is gelijk aan mtcars)Stoffelijk overschot: Min. 1 m² Mediaan drie hoofdm² Max.-4,7945 -2,3036 -0,8246 1,8582 6,9363kansen: Schat dat de fout Std r inderdaad Pr(>|t|) is(sectie) 30.735904 1.331566 23.083 < 2e-16 ***Weergave -0.030346 0.007405 -4.098 0.***HP 000306 -0.024840 0.013385 -1.856 0.073679 **cr** **cr**---significant. Code: 0'***' 0,001'**' 0,01'*' 0,05'.' 0,1''1Resterende standaardfout: 3,127 na 29 vrijheidsgraden.Meerdere R-vierkant: 0,7482, aangepaste R-vierkant: 0,7309F-statistiek: 43.09 gevonden op 2 en 29 DF, p-waarde: 2.062e-09
Methode 2. Formule gebruiken
Een andere gemakkelijke manier om deze exacte resterende standaardfout (RSE) te krijgen, is door een lineair regressiemodel te gebruiken en vervolgens de volgende formules te gebruiken om de standaardfout te berekenen:
sqrt(variantie(model)/df.geïntegreerd residu(model))
Load toegang krijgen tot #mtcarsGegevens (mtkar)# passen bij het regressiemodelModel <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Bereken de resterende dominante foutsqrt(afwijking(patroon)/df.residual(patroon))[1] 3.126601
Methode nogal wat: gebruik een stapsgewijze formule
Een andere manier om onze resterende standaardfout te krijgen, is door een waarheidsgetrouw lineair regressiemodel te gebruiken en vervolgens een stapsgewijze benadering toe te passen op elk afzonderlijk onderdeel van het gezondheidssupplement in termen van MVO:
#Ingesloten mtcars-gegevensset ladenGegevens (mtkar)# passen bij het regressiemodelModel <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#bereken aantal met modelbeperkingen - 1k=lengte(model$coëfficiënten)-1#Bereken de som over gekwadrateerde residuenSSE = kosten (model $resten ** 2)#Bereken het totaal aantal bevindingen in de datasetn = lengte (model$resten)#Bereken de resterende standaardfoutsqrt(ESS/(n-(1+k)))[1] 3.126601
Hoe een resterende standaardfout te interpreteren
Hoe bereken je de standaardfout van de rest in Excel?
De marktwaarde kan vaak worden bepaald door de covariantie te nemen en deze te delen via alle gekwadrateerde standaarddeviaties die zijn gekoppeld aan specifieke X-waarden. De Excel-formule gaat naar mobiele telefoon F6 en ziet er als volgt uit: =F5/F2^2.
Zoals eerder vermeld, zou de Residual Error Standard (RSE) elke manier moeten zijn om de traditionele residuele variantie te meten tijdens een volledig regressiemodel.
Hoe lager de RSE er plezier in heeft, hoe nauwkeuriger het proces invoer kan corrigeren (maar pas op voor overfitting). Kan deze statistiek iets nuttiger zijn bij het vergelijken van twee of meer modellen om te bepalen welk onderliggend model overeenkomt met de gegevens?
Aanvullende bronnen
Is de rest hetzelfde als de normfout?
De resterende standaarddeviatie wordt ook verzonden, zoals de standaarddeviatie vanwege punten rond onze aangebrachte lijn, of mogelijk als de essentiële fout van de schatting.
Overblijvende standaardfout interpreteren
Hoe meervoudige lineaire regressie in R
. te bereikenHoe u sorteerprestaties in de buurt van R kunt valideren
Hoe de standaarddeviatie te berekenen die leeft in R
Niet het antwoord dat u zoekt? Bekijk andere vragen getagd met Regression Standard Error Toxins Of stel uw eigen vraag.
Hoe bereken je de standaardfout voor weglopen in R?
R noemt deze bijzondere waardevolle inhoud de resterende standaardfout. Om deze beoordeling onbevooroordeeld te maken, wil je de som die betrekking heeft op onze eigen gekwadrateerde residuen delen door de graden gecreëerd door de vrijheid van het model. Dus R M S E = dan mijn man en ik e i 2 d .
De aangepaste regressieopbouw en -stijl gebruiken parameters om gedetailleerde waarschijnlijke voorspellingen te genereren op basis van waargenomen reacties als u het onderzoek voor onbepaalde tijd dupliceert met alle oude $X$-waarden (en of het lineaire model echt correct is). De verschillen tussen deze voorspelde waarden en elk van onze werkelijk gebruikte waarden die overeenkomen met het model, zouden "residuen" worden genoemd die, wanneer het exacte detailverzamelingsproces wordt gerepliceerd, ook eigenschappen hebben terwijl nul-gemiddelde willekeurige variabelen.
Only admnistrator owned posts can execute the[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
