Действия по исправлению расчета остаточной стандартной ошибки

Only admnistrator owned posts can execute the [includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.

В некоторых случаях ваша система может возвращать замечательный код ошибки, указывающий на то, что почти наверняка рассчитывается остаточная стандартная ошибка. Эта проблема может у многих вызовет.Популярная остаточная ошибка – это квадратная причина общей остаточной суммы квадратов, отнятой от остаточных степеней свободы. Среднеквадратическая ошибка является требованием суммы квадратов токсинов, т. е. понимаете, что она измеряет среднее значение, связанное с обычно квадратичными ошибками. Меньшие значения (ближе к нулю) указывают на лучшую подгонку.

<ч>

Всякий раз, когда мы подгоняем модель линейной регрессии в R, модель может принять следующую форму:

где ϵ действительно независимый от X.Matter термин ошибки

Нет практического представления о том, как X можно использовать для прогнозирования значений Y, поскольку теперь в модели всегда будут возникать различные проблемы. Один из способов расчета разброса этой одиночной ошибки состоит в том, чтобы действительно использовать ошибку нормы невязки, которая в настоящее время измеряет стандартное отклонение фактических невязок, ϵ.

Only admnistrator owned posts can execute the [includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.

Коэффициент остаточных ошибок в регрессионной модели буквально рассматривается следующим образом:

<ул>

SS_{Остатки}: сумма квадратов остатков.

df_{Остатки}: регулярно вычисляемые непрерывные степени свободы север – k – 1, где n = общее количество наблюдений, а i = общее число, исходящее из всех параметров модели.

Существуют методы цветочного сада, которые мы с супругом можем использовать для расчета остатка. Быстрая и ощутимая ошибка модели функциональной регрессии в R.1:

Метод сводного анализа модели

Первый способ получить остаточную стандартную ошибку, вероятно, состоит в том, чтобы точно подогнать модель линейной регрессии, а затем использовать команду summary(), которая возвращается для получения результатов модели. В этот важный момент ищите «Residual Standard Error» не потому, что далеко в выводе:

#Загрузить встроенный набор данных mtcarsДанные (мткар)# выборка регрессионной моделиМодель <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Показать сводку производителяРезюме (шаблон)Телефонный звонок:lm(formula=mpg!disp+hp, данные означают mtcars)Останки:    Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс.-4,7945 -2,3036 -0,8246 1,8582 6,9363шансы:             Оцените, что ошибка Std t наверняка равна Pr(>|t|)(раздел) 30,735904 1,331566 23,083 < 2-й-16 ***Дисплей -0,030346 0,007405 -4,098 0,***HP 000306 -0,024840 0,013385 -1,856 0,073679 **cr**---значительный. Код: 0'***' 0,001'**' 0,01'*' 0,05'.' 0,1''1Остаточная средняя ошибка: 3,127 после 29 градусов свободы.Множественный R-квадрат: 0,7482, скорректированный R-квадрат: 0,7309F-статистика: 43,09 не на одном, а на двух и 29 DF, значение p: 2,062e-09

Способ 2. Использование формулы

Еще один простой способ получить точную постоянную стандартную ошибку (RSE) – подобрать модель линейной регрессии, а затем использовать следующее решение для расчета стандартной ошибки:

sqrt(дисперсия(модель)/df.интегрированная невязка(модель))

Загрузить и получить #mtcarsДанные (мткар)# подбор регрессионной моделиМодель <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Рассчитать повторяющуюся доминирующую ошибкуsqrt (отклонение (шаблон)/df.остаток (шаблон))[1] 3.126601

Способ 3. Используйте пошаговую формулу

Еще один способ получить ошибку остаточного критерия – подогнать реальную модель прямой линейной регрессии, а затем применить пошаговый подход, который будет учитывать каждый отдельный компонент формулы в экземплярах CSR:

#Загрузить зависший набор данных mtcarsДанные (мткар)# подбор регрессионной моделиМодель <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#рассчитать число с параметрами модели - 1k=длина(модель$коэффициенты)-1#Рассчитать деньги по квадратам остатковSSE = сумма (модель $остатки** 2)#Рассчитать общее количество наблюдений в конкретном наборе данныхn = длина (модель $ остатки)#Рассчитать остаточную стандартную ошибкуsqrt(ESS/(n-(1+k)))[1] 3.126601

Как интерпретировать остаточную стандартную ошибку

Как упоминалось ранее, стандарт остаточной ошибки (RSE) должен быть способом действительно измерить традиционную остаточную дисперсию в модели выполнения регрессии.

Чем ниже значение RSE, тем точнее процесс может исправлять записи (но предупреждает о переобучении). Может ли эта метрика быть полезной при сравнении двух или более моделей, чтобы определить, какая из них, в свою очередь, соответствует данным?

Дополнительные ресурсы

Интерпретация остаточной стандартной ошибки
Как выполнить множественную прямую регрессию в R
Как выполнить перекрестную проверку производительности модели на всех этапах R
Как рассчитать стандартное отклонение в R

Не тот ответ, который вы ищете? Просмотрите другие вопросы с меткой Стандартные токсины ошибок регрессии или задайте свой вопрос.

Подходящий регрессионный дизайн и модные параметры используют для создания подробных оценочных прогнозов на основе наблюдаемых ответов, если вы повторяете оценку бесконечно с одним и тем же символом $X$. (и если линейная модель верна). Различия между этими прогнозируемыми значениями и фактическими используемыми значениями, которые соответствуют модели, представляют собой текстовые «остатки», которые при воспроизведении точной задачи сбора данных имеют свойства, а также случайные границы с нулевым средним значением.

Only admnistrator owned posts can execute the [includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.

г.