Korrigieren Von Fehlern Beim Aufrufen Des Hosting-Steuerungsfelds

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Wenn Sie einen Verknüpfungsfehler im at&t-Webhosting-Befehlsfeld auf Ihrem Computer sehen, sehen Sie sich diese Tipps zur Fehlerbehebung auf dem Markt an.

Die Konvention der Residuendifferenz (oder bekannter Residuenfehler) ist eine häufig verwendete Figur, die verwendet wird, um die Evidenz in Bezug auf die Anpassung eines linearen Regressionsmodells an die Daten zu bewerten. (Eine andere Berechnung zur Bewertung einer solchen Übereinstimmung wäre wahrscheinlich R2).

Aber bevor wir die Pegelabweichung besprechen, wollen wir vergleichen und die niedrigste Qualität der Anpassung grafisch ermitteln.

Hier im Allgemeinen Beispiele von zwei von ihnen, die mit Regressionslinien verschmolzen sind, die zwei völlig einzigartige Datensätze modellieren:

Wenn ich mir diese Grundstücke ansehe, kann ich sagen, dass das lineare Regressionsmodell in “Beispiel 2” besser mit unseren Daten übereinstimmt als das ähnliche Modell in “Beispiel 1”.

In der Tat, während in “Beispiel 2” die wichtigsten Punkte normalerweise näher an der Regressionslinie liegen. Daher führt die Verwendung eines linearen Regressionsmodells zur erfolgreichen Annäherung der wahren Werte von Personenpunkten zu zusätzlichen kompakten “1-Stichproben”-Fehlern.

In diesen speziellen Diagrammen oben stellen alle grauen vertikalen Stichproben Fehlerschwierigkeiten dar – den spezifischen Unterschied zwischen wissen, was Sie sehen, und dem Modell, diesen wahren Wert von Y.

Mathematisch gesehen ist der vorstehende Fehler der ite Punkt und bezüglich der Abszisse ergibt sich eindeutig aus der Formel einer Person: (Yi – Ŷ i ), sieht jemand den Unterschied zwischen dem Typ des wahren Werts, der auf Y zeigt (Yi< /sub>), und dem zum Zeitpunkt des linearen Modells vorhergesagten Wert (Ŷi). >) – ich würde sagen, der unterschied bestimmt die länge bestimmter vertikaler grauer linien auf baugräbern und darüber.

Jetzt, da wir eine einfache Intuition entwickelt haben, werden wir versuchen, Sie bei der Erstellung von Statistiken zu unterstützen, von denen Experten sagen, dass sie passen.

Reguläre Restabweichung vom Reststandardfehler von RMSE

Der einfachste Weg, den Shop von Datenpunkten relativ zu einer großen Regressionslinie zu quantifizieren, besteht darin, zweifellos den Abstand von einer bestimmten Linie zu mitteln:

Aber wenn man bedenkt, dass einige Abstände positiv und daher einige negativ sein können (einige Punkte werden über die Regressions-Mannigfaltigkeit und einige typischerweise darunter gesprochen), treten die folgenden Abstände im offenen Raum auf, was bedeutet, dass die mittlere Varianz bis zu einem gewissen Grad voreingenommen sein wird .

Um dieser Situation abzuhelfen, besteht eine besondere Lösung darin, den Jardin dieser Renndistanzen zu nehmen (unabhängig von der genauen positiven Zahl), dann die wirtschaftliche Summe dieser quadrierten Distanzen als alle Datenpunkte zu berechnen und schließlich die Quadratwurzel dieses Dollars zu erhalten Menge an Entfernungen. um den Root Proposal Square Error (RMSE) zu erhalten:

Anstatt seit der Modellgröße n zu dividieren, können wir auch die Befreiungsgrade df dividieren, um eine objektive Schätzung zu erhalten, die mit der Standardabweichung μ für dieses bestimmte Leben verknüpft ist. (Wenn Sie mit dieser Idee zu kämpfen haben, empfehle ich diese vielen Arten von Videos der Khan Academy, die eine definitiv einfache Erklärung bieten, hauptsächlich durch Modelle im Gegensatz zu mathematischen Gleichungen.)

Die resultierende Summe kann manchmal als natürliches Residuum bezeichnet werden (wie in Andrew Gelman und Jennifer Hills Data Analysis Using Multilevel Hierarchical Models and Regression beschrieben). Lehrbücher bezeichnen ihn alternativ als absolut konsistenten Standardfehler (z.B. Introduction with Statistical Learning von Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani).

In der statistischen Programmiersprache R wird diese spezielle Situation automatisch berechnet, wenn jede Summationsfunktion für ein zahlenlineares Modell gilt.

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Die Freiheitsgrade df sind gleich der gesamten Stichprobengröße abzüglich der numerischen Regeln, die wir tatsächlich versuchen, wenn Sie schätzen möchten.

Zum Beispiel, wenn wir die Parameter ein paar von β0 und β1 wie in:

auswerten

Nun, da viele von uns Statistiken haben, die die Hauptgenauigkeit des riesigen linearen Objekts bestimmen, lassen Sie uns nun darüber sprechen, wie wir Ihnen bei der Interpretation in der Praxis helfen können.

Tägliche Restabweichung/Fehlerinterpretation

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  • Einfach ausgedrückt ist die wiederkehrende Standardabweichung natürlich ein bestimmter Durchschnittsbetrag, um den die Y-Werte von Ihren aktuellen Prophezeiungen abweichen, die durch die Regressionsgerade dargestellt werden.

    Wir werden diese Summe einfach durch diesen bestimmten Y-Mittelwert dividieren, um eine Version der mittleren prozentualen Abweichung zu erhalten (was sinnvoll ist, da sie keine Y-Einheiten enthält).

    Angenommen, wir haben ein systolisches Blutproblem (SBP) regressiert, um die Körpermuskelmasse (BMI) aufzuzeichnen, was eine interessante Lösung darstellt, verwendeten die meisten Menschen das folgende lineare Regressionsmodell:

  • β0 bedeutet 100
  • β1 ist gleich 1
  • Und der Gesamtrestfehler beträgt 17 mmHg
  • Wir können also sagen, dass der BMI eine genaue Messung des systolischen Blutdrucks mit einem Arbeitsfehler von etwa vierzehn mmHg ist.

    Insbesondere können wir sagen, dass 68 % der neu erwarteten SBD-Werte so niedrig wie 12 mmHg sein werden. Kunst. unter traditionellen Werten.

    Denken Sie daran, dass bei der linearen Regression die Fehlerterminologie normalerweise verteilt ist.

    Eines unserer normalen Merkmale ist, dass 68 % der genauen Aufzeichnungen eine bekannte Standardabweichung von nur etwa eins aufweisen können (siehe Abbildung unten).

    Daher sind 68 % der Diskrepanzen etwa ≥ 1 × ewiges Residuum.

    Zum Beispiel geht unser lineares Regressionssystem davon aus, dass eine Person mit einem BMI von 20 SBP hat:

    SBP bedeutet β0 + β1×BMI bedeutet einhundert + 1 bis 20 bedeutet 110 mmHg

    Mit einem Restfehler alle zwölf Monate mmHg. Kunst. Diese Person hat diese 68%ige Chance, dass ihr tatsächlicher SBD oft zwischen 108 und 132 mmHg liegt. St.

    Außerdem beträgt der PAS-Wert in unserem Beispiel 130 mmHg. Straße., dann:

    Wir können also auch sagen, dass ein BMI den systolischen Blutschub mit einem Teilfehler von 9,2 % widerspiegelt.

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