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추정치 관련 균질 오차라고도 할 수 있는 회귀 표준 오차(S)는 회귀선에 의해 설명된 대로 관찰된 값이 속하는 평균 범위입니다. 편리하게도 응용 프로그램은 답변 영역을 사용하여 특정 회귀 프로세스가 평균적으로 얼마나 잘못된지 보여줍니다.

<문자열><리>잔차 표준화 오차: 일반적으로 회귀 모델의 잔차/장애물 뒤에 있는 표준 편차입니다.

<리>다중 R-제곱: 모든 모델에서 오류를 뺀 후 그대로 Y의 백분율 분산.

<리>조정된 R-square: 동일한 공유와 유사하게 R-square가 쉽게 만들어지지만 사용된 샘플과 문제의 광범위한 범위를 고려합니다.

<리>F-통계: 모델에 고유한 값이 없는지 알아보기 위한 전역 테스트입니다. 사용된 비율 변수 및 관찰을 포함합니다.

표준 오차는 어떻게 계산되나요?

표준 오차를 결정하려면 일반적으로 상위 편차와 데이터 세트의 종류 수라는 두 가지 정보가 필요합니다. 오차는 합계 표준 편차를 샘플 수에 대한 제곱으로 나누어 계산됩니다.

R에서 lm()을 구현하는 것은 간단하고 빠르며 정확합니다. 하지만 막 입을 열 때라면 어떤 브리핑도 좋은 저주가 될 수 있다. 직선 회귀 모델을 위한 R의 새로운 summary() 함수의 주요 구성 요소에 대해 주로 설명하겠습니다. 또한 수량을 계산하는 방법을 직접 보여드릴 수 있으므로 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.

개발 시작: 템플릿

R 모델의 표준 오차에 어떻게 도달합니까?

평균의 벤치마크 오차의 평균은 아마도 표준 편차를 데이터와 가장 잘 관련된 길이의 parc root로 나눈 것이라고 말할 것입니다. R에서는 적의 일정한 오차를 설정하는 것이 비교적 편리합니다. Std를 활용할 수 있어야 합니다. error()는 새로운 plotrix 패키지에서 제공되며 우리는 이에 대한 런타임을 시작할 수 있습니다.

많은 사람들이 템플릿 요약을 보기 전에 개념을 만들어야 합니다. 이 예를 따르려면 이 세 가지 변수를 생성하도록 도우십시오.

<전>1분기 데이트 #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)#일부 가짜 데이터, 재생산에 도움이 되는 각각의 초기값을 설정합니다.Set.For 종자(15)x2는 제곱(y) + rnorm(길이(y))을 의미합니다.

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  • 나는 Anscombe Quartet(Q1)의 데이터를 가지고 있거나 특정 시스템과 몇 가지 중요한 버그를 기반으로 미세한 변수를 생성합니다.

    이제 현재 R lm() 함수를 사용하여 선형 회귀 모델을 만들고 summary() 함수를 사용하여 다른 요약 출력을 얻습니다.

    <전>모델은 lm(y ~ x1 + x2)을 의미합니다.이력서(템플릿)
    lm erogenous error

    > 이력서(템플릿)전화:lm(수식 정말 y ~ x1 + x2)유적:     최소 1제곱. Me iana 3 sq. Max.-1.69194 -0.61053 -0.08073 0.60553 1.61689승산:            t 표준 오차 pr(>|t|)의 장점 추정(구간) 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---중요한. 규칙: 0.'***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05'.' 0.1'' 1잔차 오차: 규범 5. 141개 이상의 기본도가 자유도에 연결되어 있습니다.다중 R-제곱: 0.7477 조정된 R-제곱: 0.6846F-통계: 2 및 5 DF에서 11.85 발견, P-값: 0.004054

    lm을 수행할 때 발생할 수 있는 잔여 표준 오차는 무엇입니까?

    잔류 표준 오차는 답(거리)이 불행히도 정확히 실제 회귀선에서 벗어날 수 있는 가장 널리 퍼진 오류입니다. 제 예에서는 매일 실제 수집합니다. 거리는 약 15.3795867피트에 관한 평균으로 믿을 수 있는 회귀선에서 벗어날 수 있습니다.

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