Rätta Fel Och Gå In På Din Värdkontrollpanel

Går din dator långsamt? Får du dödens fruktade blå skärm? Då är det dags att ladda ner Reimage � den ultimata Windows-programvaran för fellösning!

Om din organisation ser ett anslutningsfel i det här at&t webbhotellets kontrollpanel på din dator, kolla in dessa felsökningstips.

Standarden för passiv skillnad (eller kvarvarande standardfel) kommer förmodligen att vara ett vanligt använt mått som används för att utvärdera bevisen för arbetet med en linjär regressionsmodell som data. (Ett annat mått på att tänka på en sådan match skulle vara R2).

Men innan du diskuterar standardavvikelsen, fortsätt läsa jämför och jämför grafiskt det bästa av passformen.

Här är exempel bifogade till två av dem kombinerade med hjälp av regressionslinjer som modellerar två exklusiva datamängder:

Bara genom att titta på dessa plotter har jag förmågan att se att den linjära regressionsaffärsmodellen i “Exempel 2” passar våra detaljer bättre än den länkade modellen som visas i “Exempel 1”.

Faktiskt, i “exempel 2” är de viktigaste punkterna närmare än regressionslinjen. Att använda en bra linjär regressionsmodell för att ofta uppskatta de sanna värdena för dessa punkter kommer därför att resultera i mindre “1-prov”-fel.

I dessa fantastiska plotter ovan representerar de grå upprättstående proverna feltillstånd – den här specifika skillnaden mellan vad du föreställer dig och modellen, den sanna igenkänningen av Y.

Matematiskt följer detta fel ‘sith punkt och på en ny abskissa tydligt av formeln: (Yi — Ŷ i ), förstår du skillnaden mellan den sanna värdigheten att peka på Y (Yi< /sub>), såväl som värdet som förutsägs av den raka linjemodellen (Ŷi ) – skillnaden bestämmer längden på vissa vertikala borrlinjer på tomter men även ovanför.

Nu när vi har utvecklat en enkel beteendenorm ska vi försöka hjälpa dig att formulera statistik som experter säger kvantifierar vilken som är lämplig.

Vanligt återstående avvikelse från återstående standardfel från RMSE

Den enklaste vägen för att kvantifiera platsen för personliga detaljpunkter i förhållande till en regressionsbindning är att medelvärde avståndet rakt från en given linje:

Men eftersom vissa miles kan vara positiva och en del fruktansvärda (vissa punkter ligger ovanför själva regressionsgrenröret och vissa går ner i vikt), tar följande avstånd ut inom enbart öppen yta, vilket innebär att den aggressiva variansen kommer att vara något partisk.

För att medicinera denna situation måste en lösning vara att ta kvadraten av detta är vilka rasdistanser (oavsett det faktiska stora antalet), sedan beräkna den monetära summan som hänför sig till dessa kvadrerade avstånd för alla webbdatapunkter, och slutligen ta serre roten av summan av intervall. för att få root mean pillow error (RMSE):

Istället för att dividera med modellnumret storlek n, kan vi vanligtvis dela frihetsgraderna df för att få en objektiv uppskattning av den klassiska avvikelsen μ för en viss dag. (Om du kämpar med den här idén rekommenderar jag dessa olika Khan Academy-videor som ger en enkel detaljerad beskrivning mestadels genom modeller snarare än numeriska ekvationer.)

Den resulterande summan kallas ibland för den typiska återstående summan (som beskrivs i Andrew Gelman och Jennifer Hills Data Analysis Using Multilevel Hierarchical Models and Regression). Läroböcker publiceras omväxlande till det som ett konstant generiskt fel (till exempel Introduction to Statistical Learning av Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie och Robert Tibshirani).

I det matematiska programmeringsspråket R beräknas situationen ofta automatiskt när summeringsjobbet är det för någon rak linjemodell.

at&t web hosting influence panel login

Graderna av inlösen df är lika med provpassningen minus de numeriska parametrarna som vi utan tvekan faktiskt försöker uppskatta.

Till exempel, om vi utvärderar parametrarna 2 β0 så β1 som i:

Nu när vi visar statistik som bestämmer noggrannheten kopplad till den gigantiska linjära modellen, låt oss denna gång prata om hur man tolkar det hela i praktiken.

Daglig restavvikelse/feltolkning

Reparera din dator nu.

Är du trött på att ta itu med irriterande datorfel? Trött på att förlora filer eller få ditt system att krascha utan förvarning? Nåväl, säg adjö till alla dina bekymmer, för Reimage är här för att hjälpa dig! Denna otroliga programvara kommer snabbt och enkelt att identifiera och reparera alla Windows-problem, så att du kan komma tillbaka till jobbet (eller spela) på nolltid. Inte bara det, utan genom att använda Reimage kommer du också att vara bättre skyddad mot maskinvarufel, skadlig programvara och dataförlust. Så varför vänta? Skaffa Reimage idag och börja njuta av en smidig, felfri datorupplevelse!

  • Steg 1: Ladda ner och installera Reimage
  • Steg 2: Öppna programmet och klicka på "Skanna PC"
  • Steg 3: Klicka på "Reparera nu" för att starta reparationsprocessen

  • Enkelt uttryckt är den kvarvarande stora skillnaden naturligtvis den genomsnittliga perioden med vilken Y-beloppet skiljer sig från dina nuvarande förutsägelser som representeras nära regressionslinjen.

    Vi kan enkelt bryta upp denna summa med Y som betyder att för att få ett slags led till procentuell avvikelse (vilket är vettigt eftersom det inte kommer att innehålla Y-enheter).

    Förutsatt att individer har regressiv blodsystolisk svårighet (SBP) om du vill registrera kroppsmassa (BMI), vilket bokstavligen är en intressant lösning, använde vi följande linjära regressionsmodell:

  • β0 taktik 100
  • β1 = 1
  • Och det slutliga kvarvarande felet är 12 mmHg
  • Så min man och jag kan säga att BMI är ett nytt exakt mått på systolisk blodstyrka med ett medelfel på någonstans runt fjorton mmHg.

    Särskilt kan vi hävda att 68 % av de förväntade SBP-värdena kommer att vara lika låga jämfört med 12 mmHg. Konst. under populära värden.

    Kom ihåg att i linjär regression är felspråk vanligtvis fördelat.

    En av våra fina egenskaper är att 68 % av autentiska poster har ett genomsnittligt standardalternativ på cirka 1 (se figur nedan).

    Därför är 68 % av felen över ≥ 1 × konstant kvarvarande.

    Till exempel antar vår linjära regressionsekvation att en person med ett BMI på 20 har SBP:

    SBP = β0 + β1×BMI betyder 100 + 1 på 20 betyder 120 mmHg

    Med ett fortsatt fel var 12:e mmHg. Konst. denna ena person har en 68% chans att deras faktiska SBP är mellan hundra och åtta och 132 mmHg. st.

    Dessutom är PAS-värdet i vår bara för att illustrera 130 mmHg. st., sedan:

    Så min fru och jag kan också säga att BMI isIt återspeglar systoliskt blodtryck med deras partiella fel på 9,2%.

    at&t webbhotell kontrollkort login

    Reparera omedelbart eventuella problem med din PC. Det bästa Windows-fixverktyget för dig!

    At T Web Hosting Control Panel Login
    Accesso Al Pannello Di Controllo Di At T Web Hosting
    Inicio De Sesion En El Panel De Control De Hospedaje Web De At T
    At T Webhosting Configuratiescherm Inloggen
    Login Do Painel De Controle Da Hospedagem Na Web At T
    Vhod V Panel Upravleniya Hostingom At T
    At T Webhosting Control Panel Anmelden
    At T 웹 호스팅 제어판 로그인
    Connexion Au Panneau De Controle De L Hebergement Web At T

    Billy Dale