Corrigindo Erros E Entrando No Painel De Administração De Hospedagem

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O genérico de diferença residual (ou erro padrão constante) é uma medida comumente usada para avaliar os estudos para o ajuste de um modelo de regressão linear aos dados. (Outra verificação para avaliar tal ajuste seria R2).

Mas antes de discutir o desvio padrão, vamos comparar e comparar graficamente a qualidade de como o ajuste.

Aqui estão exemplos de duas pessoas hoje combinadas com modelagem de linhas de regressão para conjuntos de dados exclusivos:

Apenas observando o motivo desses gráficos, posso dizer que o modelo de regressão linear específico no “Exemplo 2” corresponde aos nossos dados melhor do que todo o modelo vinculado no “Exemplo 1”.

De fato, quando se trata do “exemplo 2” as questões mais importantes estão mais próximas da regressão da internet. Portanto, usar um modelo de moda de regressão linear para aproximar o verdadeiro reconhecimento desses pontos resultará em erros adicionais de “1 amostra”.

Nesses gráficos específicos, as amostras verticais em cinza indicam condições de erro – a diferença específica entre o que você vê e o valor real de Y.

Matematicamente, este excelente erro é oés ponto para não mencionar na abcissa segue claramente pela fórmula: (Yi – Ŷ i ), você vê a diferença ligando o valor verdadeiro apontando para Y (Yi), e o valor desejado pelo modelo linear (Ŷi) – nossa diferença determina o comprimento conectado a certas linhas cinzentas verticais na produção de parcelas e acima.

Agora que adicionamos uma intuição simples, tentaremos ajudá-lo a criar estatísticas que, segundo os mestres da pga, quantifiquem esse ajuste.

Desvio residual regular do erro padrão residual do RMSE

A maneira mais fácil de quantificar essa localização específica de pontos de dados em relação a uma linha de regressão com sucesso é definir a distância de uma linha apresentada:

Mas como algumas distâncias podem ser favoráveis ​​e outras negativas (alguns pontos acabam ficando acima da variedade de regressão e muitos ficam abaixo dela), a seguinte quantidade de corrida se cancela em espaço aberto, e isso significa que a variância média se desenvolverá em ligeiramente tendencioso.

Para remediar essa condição, uma solução é ver o quadrado dessas distâncias de corrida (qualquer que seja o número positivo real), depois calcular essa soma monetária dessas jardas quadradas para todos os pontos de dados e definitivamente tirar a raiz quadrada disso uma maioria de soma de distâncias. para obter o erro quadrado médio principal (RMSE):

Em vez de dividir pelo tamanho do modelo n, eu pessoalmente posso dividir os graus de alívio df para obter uma avaliação objetiva do desvio padrão μ para uma vida específica. (Se você está tendo problemas financeiros com essa ideia, recomendo vários vídeos da Khan Academy que compartilham uma explicação simples principalmente por meio de máquinas em vez de equações matemáticas.)

A soma total resultante às vezes é chamada de qualquer resíduo típico (conforme descrito em Análise de dados de Andrew Gelman e Jennifer Hill usando modelos hierárquicos multinível e regressão). Os livros didáticos se referem alternadamente a ele como erro padrão constante (por exemplo, Introdução ao aprendizado estatístico de Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani).

Na linguagem de programação estatística R, a situação é calculada automaticamente, embora a função de soma seja referente a algum modelo linear.

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Os cursos de freedom df são iguais para que seja o tamanho da amostra menos os parâmetros exatos que estamos realmente tentando retornar para estimar.

Por exemplo, se avaliarmos as recomendações 2 β0 e β1 em comparação com em:

Agora que temos estatísticas que avaliam a precisão do modelo de linha reta gigante, vamos agora perguntar a si mesmo como interpretá-lo na prática.

Desvio residual diário/interpretação de erro

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  • Simplificando, qual o desvio padrão residual é, de direção, o valor médio pelo qual cada um dos nossos valores Y difere das suas previsões de hoje representadas pela linha de regressão.

    Certamente, devemos dividir facilmente essa soma pela média Y para obter um tipo real de edição de porcentagem média (o que faz sentido, pois normalmente não inclui unidades Y).

    Supondo que regredimos a dificuldade de circulação sistólica (PAS) para registrar o corpo de matéria (IMC), que é um método interessante, usamos o seguinte modelo de regressão em linha reta:

  • β0 significa 100
  • β1 significa 1
  • E o erro residual total é normalmente de 12 mmHg
  • Então, podemos dizer que muitas vezes o IMC é uma medida precisa relacionada à pressão arterial sistólica com um erro comum de cerca de quatorze mmHg.

    Em respeito, podemos dizer que 68% envolvendo os valores esperados de PAS serão tão baixos quanto 12 mmHg. Arte. abaixo dos valores tradicionais.

    Lembre-se de que, na regressão em linha reta, a terminologia de erro é sempre distribuída.

    Uma de nossas características normais é que 68% dos registros precisos têm um desvio padrão médio poderoso de cerca de 0 (veja a figura abaixo).

    Portanto, 68% de alguns erros são aproximadamente ≥ único × resíduo constante.

    Por exemplo, nossa equação de regressão em linha reta pressupõe que uma pessoa acompanhada por um IMC de 20 tem PAS:

    PAS = β0 + β1×IMC significa 300 + 1 a 20 significa cem mmHg

    Com um erro residual a cada dúzia de mmHg. Arte. essa pessoa tem 68% de chance de que sua PAS real esteja entre 108 e 132 mmHg. rua

    Além disso, se a vantagem do PAS em nosso exemplo for cento e trinta mmHg. st., então:

    Podemos também mencionar que o IMC é Ele reflete a pressão de retenção sistólica com um erro parcial proveniente de todos os 9,2%.

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