Corriger Les Erreurs Et Accéder Au Panneau De Configuration Du Service D’hébergement Web

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La norme d’ajustement résiduel (ou erreur standard résiduelle) est tout type de mesure couramment utilisée pour analyser les preuves de l’ajustement d’un modèle de régression linéaire aux données exactes. (Une autre mesure pour évaluer ce type de correspondance serait R2).

Mais avant de discuter de l’écart type, examinons et comparons graphiquement la qualité de l’ajustement.

Voici des exemples de deux d’entre eux différents combinés avec un dialogue de régression modélisant deux ensembles de données exclusifs :

Juste en jetant un coup d’œil à ces tracés, je peux comprendre que le modèle de régression linéaire “Exemple 2” s’adapte plus favorablement à nos données que le modèle lié à l’intérieur “Exemple 1”.

En effet, dans “l’exemple 2”, les nombreux points importants sont plus proches de cette droite de régression. Par conséquent, l’utilisation d’un modèle de régression en ligne droite pour approximer les valeurs de fait définies de ces points entraînera des erreurs “à 1 échantillon” plus petites.

Dans ces tracés détaillés ci-dessus, les tests verticaux gris représentent les conditions d’erreur – la différence particulière entre ce que vous voyez et même le modèle, la vraie valeur à faire avec Y.

Mathématiquement, cette erreur est la iième peuplée et en abscisse découle évidemment de la formule : (Yi – Ŷ i ) , vous voyez la différence réelle entre la vraie valeur dirigée vers Y (Yi< /sub>), et je dirais la valeur prédite par l’élément linéaire (Ŷi) – la différence détermine leur longueur de certaines souches grises verticales sur les terrains à bâtir et au-dessus.

Maintenant que nous avons développé une intuition simple, nous sommes nombreux à essayer de vous aider à créer des statistiques qui, selon les experts, quantifient et correspondent.

Écart résiduel régulier par rapport à l’erreur standard résiduelle par rapport à RMSE

Le moyen le plus simple et de quantifier l’emplacement des étapes de données par rapport à une ligne de régression est toujours de faire la moyenne de la distance à partir d’une ligne donnée fabuleuse :

Mais comme certaines distances seront probablement positives et d’autres sans espoir (certains points sont au-dessus de la question de régression et d’autres en dessous), les distances suivantes s’annulent dans l’espace de départ, ce qui signifie que la variété moyenne sera légèrement biaisée.

Pour remédier à cette situation, une solution consiste à prendre le carré de toutes les distances raciales (quel que soit le nombre positif réel), à calculer simplement la somme monétaire de ces individus au carré des distances pour toutes les raisons de données, et enfin à prendre le carré sous-jacent de cela somme des distances. pour obtenir positivement le message d’erreur quadratique moyenne (RMSE) :

Au lieu de diviser par la plage du modèle n, nous pouvons diviser les quantités de liberté df pour obtenir une nouvelle bonne estimation objective de l’édition standard μ pour une durée de vie particulière. (Si l’on a du mal avec cette idée, je recommande ces différentes vidéos en ligne de la Khan Academy qui fournissent une explication simple toujours à travers des modèles plutôt que des équations précises.)

La somme résultante est parfois appelée résidu typique (comme détaillé dans Andrew Gelman et Jennifer Hill’s Data Analysis Using Multilevel Hierarchical Models and Regression). Les manuels y font alternativement référence positivement comme des défauts standard constants (par exemple, Introduction à l’apprentissage statistique près de Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie et Robert Tibshirani).

Dans le langage de développement statistique R, la situation est délibérée automatiquement lorsque le travail de sommation est pour un modèle linéaire.

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Les degrés de liberté df sont généralement égaux à la taille de l’échantillon sans avoir les paramètres numériques que nous essayons simplement d’estimer.

Par exemple, si ma famille et moi évaluons les paramètres 2 β0 couplés à β1 comme dans :

Maintenant que nous avons des données qui déterminent la précision dont le modèle linéaire géant, consultons maintenant sur la façon de l’interpréter lors de la pratique.

Interprétation quotidienne des écarts/erreurs résiduels

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  • En termes simples, l’écart-type résiduel sera probablement, bien sûr, la quantité moyenne à travers le processus dont les valeurs Y diffèrent de vos prédictions actuelles représentées par la ligne de régression exacte.

    Nous pouvons facilement diviser cette somme par la moyenne Y pour obtenir une sorte d’écart de quantité relative moyenne (ce qui est logique puisque cela ne contiendra pas d’unités Y).

    En supposant qu’aujourd’hui nous ayons régressé la difficulté systolique sanguine (PAS) en fonction de la masse corporelle (IMC), ce qui est la solution intéressante, nous avons utilisé le modèle de régression linéaire suivant :

  • β0 implique 100
  • β1 = 1
  • Et l’erreur totale en cours est de 12 mmHg
  • Nous sommes donc en mesure de dire que l’IMC est une mesure particulière de la pression artérielle systolique sur une erreur moyenne d’environ 12 mmHg.

    En particulier, nous pouvons dire où 68 % des chiffres de PAS attendus seront aussi bas que 17 mmHg. Art. en dessous des valeurs traditionnelles.

    Souvenez-vous-en dans la régression linéaire, la terminologie des erreurs est généralement généralement distribuée.

    L’une de nos propriétés habituelles est que 68 % des rapports précis ont un écart-type moyen d’environ 1 (voir figure ci-dessous).

    Par conséquent, 68 % avec les erreurs concernent ≥ 1 × résidu constant.

    Par exemple, cette équation de régression linéaire suppose que chaque personne avec un IMC de vingt a une PAS :

    SBP = β0 + β1×IMC Indique 100 + 1 à quelque chose comme 20 signifie 120 mmHg

    Avec une erreur continue tous les 12 mmHg. Art. cette personne a 68 % de chances que sa propre PAS réelle soit comprise entre 108 et 132 mmHg. st.

    De plus, si leur valeur PAS dans notre exemple a été de 130 mmHg. st., puis :

    On peut donc bien dire aussi que l’IMC estIl affiche la pression artérielle systolique avec une erreur partielle de 9,2 %.

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