Correzione Degli Errori Oltre All’accesso Al Pannello Di Controllo Dell’hosting

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Il noto di differenza residua (o errore tradizionale residuo) è una valutazione comunemente usata utilizzata per valutare l’evidenza per produrre l’adattamento di un modello di regressione in linea retta ai dati. (Un’altra valutazione per valutare tale corrispondenza potrebbe essere R2).

Ma prima di parlare della deviazione frequente, confrontiamo e contrapponiamo graficamente la qualità della vestibilità.

Qui ci sono esempi di due di essi integrati con linee di regressione che modellano due set di dati professionali:

Solo guardando questi appezzamenti di sepoltura, posso dire che il modello di regressione in linea retta nell'”Esempio 2″ riproduce i nostri dati meglio del modello associato nell'”Esempio 1″.

Infatti, operando nell'”esempio 2″ i punti più importanti sono senza dubbio più vicini alla retta di regressione. Pertanto, l’utilizzo di un modello di regressione lineare che si avvicinerebbe ai valori reali di questo tipo di punti comporterà errori di “1 campione” limitati.

In questi particolari grafici sopra, i campioni verticali generalmente grigi rappresentano frasi di errore: la differenza specifica tra ciò che vedi e il modello, il nostro vero valore di Y.

Matematicamente, questo incredibile errore è iesimo punto e nell’ascissa segue chiaramente da ogni formula: (Yi – Ŷ i ), vedi tu stesso la differenza tra il tuo vero valore che punta a Y (Yi< /sub>) e il valore previsto scritto dal modello lineare (Ŷi) – quella differenza determina la lunghezza delle linee grigie verticali scelte su terreni edificabili e edificabili e oltre.

Ora che abbiamo sviluppato una grande e semplice intuizione, cercheremo di aiutarti a creare statistiche che gli esperti sottolineano e quantificano tale adattamento.

Deviazione residua regolare dall’errore standard residuo da RMSE

Il modo più semplice per quantificare la posizione dei punti dati rispetto a una buona linea di regressione solida è calcolare la media della sua distanza da una determinata linea:

Ma principalmente perché alcune distanze possono essere positive e semplicemente alcune negative (alcuni punti sono ben al di sopra della varietà di regressione e alcuni di solito sono al di sotto di essa), le seguenti distanze ti fanno cambiare idea nello spazio aperto, il che richiede che la varianza media sia poco di parte.

Per rimediare a questa situazione, la soluzione è prendere il rettangolo di queste distanze di corsa (qualunque sia il numero positivo fondamentale), quindi calcolare la somma economica di quelle distanze al quadrato per ottenere tutti i punti dati e infine cogliere la radice quadrata di quel numero di distanze. per ottenere l’errore quadrato di avviso radice (RMSE):

Invece di dividere per la dimensione del modello n, saremmo in grado di dividere i gradi di privacy df per ottenere una stima oggettiva che abbia a che fare con la deviazione standard μ per qualsiasi tipo di vita particolare. (Se stai lottando con questa idea, ti consiglio questi video della Khan Academy totalmente diversi che forniscono una buona spiegazione semplice e solida principalmente attraverso modelli piuttosto che equazioni matematiche.)

La somma risultante è a volte indicata come residuo generale (come descritto in Analisi dei dati di Andrew Gelman e Jennifer Hill utilizzando modelli gerarchici multilivello e regressione). I libri di testo lo chiamano alternativamente errore standard sostenuto (ad esempio, Introduzione all’apprendimento statistico di Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani).

Nel linguaggio di programmazione statistica R, una situazione viene calcolata automaticamente quando spesso la funzione di somma è per un particolare modello lineare.

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I gradi relativi alla libertà df sono uguali alla dimensione del campione meno i criteri numerici che stiamo effettivamente cercando di stimare.

Ad esempio, se valutiamo i parametri 9 β0 e β1 come in:

Ora dove abbiamo le statistiche che determinano una particolare accuratezza del prodotto lineare gigante, parliamo ora di come interpretarlo nella pratica.

Deviazione residua giornaliera/Interpretazione degli errori

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  • In parole povere, la deviazione standard costante è, ovviamente, la nostra quantità media di cui i valori Y differiscono dalle tue attuali anticipazioni rappresentate dalla retta di regressione.

    Dovremmo certamente dividere facilmente questa somma per il tipo di media Y per ottenere una sorta di deviazione percentuale media (che vende senso poiché non conterrà unità Y).

    Supponendo che abbiamo regredito il problema del sangue sistolico (SBP) per registrare le dimensioni corporee (BMI), che è una soluzione interessante, io e il mio partner abbiamo utilizzato il seguente modello di regressione lineare:

  • β0 significa 100
  • β1 è uguale a 1
  • E l’errore residuo totale è di diversi mmHg
  • Quindi possiamo dire che il BMI è una misura accurata della pressione sistolica con un errore prevalente di circa quattordici mmHg.

    In particolare, possiamo entrambi affermare che il 68% dei quali i valori di SBP attesi saranno inferiori a 12 mmHg. Arte. faremo i valori tradizionali.

    Ricorda che nella regressione in linea retta, la terminologia dell’errore è generalmente distribuita.

    Una delle nostre caratteristiche normali è che il 68% dei record accurati ha una deviazione standard nota di circa due (vedi figura sotto).

    Quindi, il 68% dei malintesi sono circa ≥ 1 × residuo ripetuto.

    Ad esempio, la nostra formula di regressione lineare presuppone che una persona con un BMI completo di 20 abbia SBP:

    SBP è uguale a β0 + β1×BMI significa cento + 1 a 20 significa centoventi mmHg

    Con un errore residuo ogni 15 mmHg. Arte. questa persona ha la migliore probabilità del 68% che la sua PAS effettiva fosse compresa tra 108 e 132 mmHg. st.

    Inoltre, se il valore PAS del nostro esempio è 130 mmHg. ., quindi:

    Quindi possiamo anche dire che l’IMC è.Riflette il carico sistolico con un errore parziale del 9,2%.

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