Beste Methode Zur Behebung Des Lm-Standardfehlers

Diese Tipps zur Fehlerbehebung sind lesenswert, wenn Sie die Standard-lm-Fehlermeldung auf Ihrem Computer erhalten.

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Der Regressionsstandardfehler (S), vielleicht noch als schätzungsbezogener weit verbreiteter Fehler bekannt, ist der durchschnittliche Bereich, in den ihre beobachteten Werte gemäß der Regressionsgerade fallen können. Praktischerweise zeigt es Ihnen, wie falsch die Regressionsoperation im Durchschnitt ist, indem es Teile verwendet, die sich auf die Antwort beziehen.

  • Restfehler der Mühle: normalerweise die Standardabweichung der Residuen/Hindernisse einer Person von Ihrem Regressionsmodell.
  • Mehrfaches R-Quadrat: prozentuale Abweichung von intaktem Y, korrekt nach Subtraktion des Fehlers von meinem Modell.
  • Angepasstes R-Quadrat: Ähnlich wie dasselbe mehrfache R-Quadrat, berücksichtigt jedoch eine beträchtliche Bandbreite an verwendeten Stichproben und Merkmalen.
  • F-Statistik: Ein globaler Test, um zu sehen, wo Ihr Modell mindestens 1 eindeutigen Wert hat. Beinhaltet prozentuale Details und verwendete Beobachtungen.
  • Wie wird der tatsächliche Standardfehler berechnet?

    Um den tatsächlichen Standardfehler zu berechnen, benötigen Sie normalerweise zwei Informationen: die Gesamtänderung und die Anzahl der Modelle im gesamten Datensatz. Der Testfehler wird ohne Frage berechnet, indem die gesamte konsistente Abweichung durch das Quadrat der genauen Anzahl von Proben dividiert wird.

    Die Implementierung von lm() aus R ist einfach, schnell und prägnant. Wenn Sie jedoch gerade erst anfangen und jeder Brief kann es ein passender Fluch sein. Ich werde die wichtigsten Komponenten der derzeitigen Funktion summary() in R für lineare Regressionsmodelle erklären. Außerdem werde ich Ihnen im Fernsehen beibringen, wie man Zahlen selbst berechnet, damit Sie besser verstehen, was sie bedeuten.

    Entwicklung starten: Vorlage

    Wie finden Sie meinen Standardfehler eines R-Modells?

    Der Mittelwert des Standardfehlers in Bezug auf den Mittelwert ist wahrscheinlich die Benchmark-Abweichung dividiert durch die Quadratbasis der Länge, die am häufigsten mit den Daten zusammenhängt. In R ist es wieder relativ bequem, diesen konstanten Fehler des Mittelwerts zu berechnen. Wir sollten in der Lage sein, Std zu verwenden. error() vom Plotrix-Programm bereitgestellt und wir können einfach die richtige Laufzeit dafür erstellen.

    Bevor unsere Organisation möglicherweise die Vorlagenzusammenfassung anzeigen kann, müssen wir eine Vorlage erstellen. Um diesem Beispiel zu folgen, helfen Sie mit, diese drei Variablen zu erreichen.

    Daten des ersten Quartals #Anscombe Quartety=s(8,04,6,95,7,58,8,81,8,33,9,96,7,24,4,26,10,84,4,82,5,68)x1=s(10,8,13,9,11,14,6,4,12,7,5)#Einige gefälschte Daten, legen Sie einen eindeutigen Wert fest, der zur Reproduktion beiträgt.Set.Für Samen(15)x2 gleich quadrat(y) + rnorm(länge(y))

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  • Nur ein Scherz, ich habe Daten vom Anscombe Quartet (Q1) und/oder ich erstelle ein zweites Thema für Verschiebungen basierend auf einem bestimmten Modell und außerdem einigen signifikanten Fehlern.

    Erstellen wir nun ein beliebiges lineares Regressionsmodell mit der Funktion R lm() und erhalten eine Analyseausgabe mit der Funktion summary().

    Modell bedeutet lm (y ~ x1 + x2)Lebenslauf (Vorlage)
    lm häufiger Fehler

    > Lebenslauf (Vorlage)Anruf:lm(Formel ist y einfach ~ x1 + x2)Überreste:     Mindest. 1 qm Me iana 3 qm max.-1,69194 -0,61053 -0,08073 0,60553 1,61689Chancen:            Schätzen des Werts innerhalb von t Standardfehler pr(>|t|)(Schnitt) 0,8278 1,7063 0,485 0,64058x1 0,5299 0,1104 4,802 0,00135 **x2 0,6443 0,4017 1,604 0,14744---von Bedeutung. Regeln: 0.’***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05’.’ 0.1’’ 1Restfehler: Norm 1. Mehr als 141 Hauptgrade, die am häufigsten mit Freiheit assoziiert werden.Mehrfaches R-Quadrat: 0,7477 Angepasstes R-Quadrat: 0,6846F-Statistik: 11,85 auf 2 und 8 DF, P-Wert: 0,004054 27, 31, 35, 0,15) 0px 0px 0px 1px;padding:20px 10px 20px 10px;">

    Was ist der verbleibende Standardfehler in lm geworden?

    Der zusätzliche Standardfehler ist der Durchschnitt, um den die Antwort (Distanz) andererseits von der wahren Regressionslinie abweicht etwa 15,3795867 Fuß.

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