[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
I vissa fall kan ditt system betala ut en felkod som indikerar att ett återstående jämnt fel beräknas. Detta problem kan ha många orsaker.Ett populärt restfel är min kvadratrot av den totala restsumman bland kvadrater dividerat i huvudsak med restgraderna för de flesta frihetsgrader. Rotmedelkvadratfelet är typen av krav på summan av kvadrater av toxiner och bakterier, det vill säga det mäter medelvärdet som är associerat med kvadratfelen. Lägre värden (närmare på marknaden till noll) indikerar en bättre passform.
När vårt företag passar in i en linjär regressionsmodell i R, har någon modell följande form:
Table of Contents
Vad är alltid kvarvarande standardfel i R-utdata?
Löpande standardfel är den genomsnittliga kostnaden med vad svaret (avståndet) avviker från den realistiska regressionslinjen. I vårt exempel kan den faktiska beräknade sträckan avvika från en del av den exakta regressionslinjen med i genomsnitt 15,3795867 fot.
där ϵ är en X.Matter-oberoende felterm
Det finns en praktisk idé om hur X kan användas så att du kan förutsäga Y-värden, eftersom det alltid kommer att finnas olika fel i modellen nu. En idé för att mäta spridningen av detta engångsfel är att använda restnormfelet, som vanligtvis mäter standardavvikelsen för de faktiska gifterna, ϵ.
Only admnistrator owned posts can execute the[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
Resterande felfrekvens i en specifik regressionsmodell betraktas enligt följande:
Det finns blomsterträdgårdstekniker som vi kan använda för att beräkna någon form av rest. Det smarta felet i den funktionella regressionsmodellen inuti R.1:
Modelsammanfattningsanalysmetod
Det första indikerar för att äntligen få det kvarvarande standardfelet måste antagligen vara att bara passa en linjär regressionsbit och sedan använda summary()-kommandot som kan returneras för att få resultatet av modet. Leta nu efter “Residual Standard Error” inte för långt i utgången:
#Ladda inbyggd mtcars-datauppsättningData (mtkar)# passar regressionsmodellenModell <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Visa modellsammanfattningCV (mall)Telefonsamtal:lm(formel=mpg!disp+hp, data anger mtcars)Resterna: Min. 1 kvm Median 4 kvm Max.-4,7945 -2,3036 -0,8246 1,8582 6,9363odds: Uppskatta att felet Std testosteronnivåer verkligen är Pr(>|t|)(sektion) 30.735904 1.331566 23.083 < 2:a-16 ***Display -0,030346 0,007405 -4,098 0,***HP 000306 -0,024840 0,013385 -1,856 0,073679 **cr** **cr**---signifikant. Kod: 0'***' 0,001'**' 0,01'*' 0,05'.' 0,1''1Återstående standardfel: 3,127 efter 29 högskoleexamen.Multipel R-kvadrat: 0,7482, justerad R-kvadrat: 0,7309F-statistik: 43,09 inom 2 och 29 DF, p-värde: 2,062e-09
Metod 2. Använd en formel
Ett annat enkelt sätt att få ett exakt reststandardfel (RSE) är att forma en linjär regressionsmodell och sedan använda följande formel för att beräkna standardfelet:
sqrt(varians(modell)/df.integrated residual(model))
Ladda artikel #mtcarsData (mtkar)# passar regressionsmodellenModell <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#Beräkna kvarvarande dominanta felsqrt(deviation(pattern)/df.residual(pattern))[1] 3,126601
Metod tre eller: Använd en steg-för-steg-formel
Ett annat sätt att få fram alla kvarvarande standardfel är att anpassa en legitim linjär regressionsmodell och sedan tillämpa den faktiska steg-för-steg-metoden på varje enskild komponent i blandningen när det gäller CSR:
#Load embedded mtcars datasetData (mtkar)# passar regressionsmodellenModell <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)#beräkna antal med modellaspekter - 1k=längd(modell$koefficienter)-1#Beräkna summan över kvadratiska residualerSSE = summa pengar (modell $residuals ** 2)#Beräkna det totala antalet fynd i datamängdenn = längd (modell$rester)#Beräkna kvarvarande standardfelsqrt(ESS/(n-(1+k)))[1] 3,126601
Hur man tolkar kvarstående standardfel
Hur beräknar man standardfel med avseende på residual i Excel?
Marknadsvärdet kan ofta avnjutas genom att ta kovariansen och dividera den på grund av alla kvadratiska standardavvikelser som är förknippade med typen av X-värden. Excel-formeln går till personlig F6 och ser ut så här: =F5/F2^2.
Som nämnts ovan bör Residual Error Standard (RSE) vara varje sätt att mäta den traditionella kvarvarande variansen hela vägen genom en komplett regressionsmodell.
Ju lägre RSE-dollarvärde är, desto mer exakt kan processen korrigera föremål (men se upp för övermontering). Kan det här måttet vara användbart när man jämför två eller flera modeller för att slutligen avgöra vilken underliggande modell som matchar data?
Ytterligare resurser
Är resterande detsamma som kravfel?
Den kvarvarande standardavvikelsen skickas också medan standardavvikelsen beror på punkter runt hela den monterade linjen, eller möjligen som det populära felet i skattningen.
Tolkning av kvarvarande standardfel
Hur man spelar multipel linjär regression i R
Hur man korsvaliderar produktprestanda nära R
Hur man beräknar standardavvikelsen när R
Inte svaret du letar efter? Visa andra frågor taggade med regressionsstandardfel Toxiner eller ställ din egen fråga.
Hur beräknar du lurande standardfel i R?
R kallar just detta belopp för kvarvarande standardfel. För att göra denna siffra opartisk vill du dividera summan av alla våra egna kvadrerade residualer med de grader som involverar modellens frihet. Så R M S E = än att vi e i 2 d .
Den anpassade regressionsprodukten och stilen använder parametrar för att generera detaljerade trodda förutsägelser baserade på observerade svar om du replikerar studien på obestämd tid med samma värde på $X$ (och om den linjära modellen definitivt är korrekt). Skillnaderna mellan dessa förutspådda värden och vanligtvis de faktiska använda värdena som matchar modellen kallas vanligtvis "rester" som, när de replikeras den exakta datafilinsamlingsprocessen, har egenskaper också i nollmedelvärde för slumpvariabler.
Only admnistrator owned posts can execute the[includeme] shortcode. This message is shown only to administrators.
