You are currently viewing Het Oplossen Van De Ziekte Van Rust En Fouten In Statistieken

Het Oplossen Van De Ziekte Van Rust En Fouten In Statistieken

  • Post author:
  • Post category:Dutch

 

g.De verwarring (of verstoring) verwant aan waargenomen waarde is grotendeels deze afwijking van waargenomen liefde van een echte (niet-waarneembare) waarde van het interessegebied (bijvoorbeeld op een bepaald punt gemiddeld over de populatie), in combinatie met de persistentie van de waargenomen schat is dat verschil. tussen de gespotte waarde, dan de berekende waarde met betrekking tot de belasting van belang (

 

 

G.

De term “fout” is inconsistent, wat betekent dat een ingebeelde die soms onmogelijk te respecteren is zonder aan DGP te denken. Daarom is het in theorie mogelijk om de perfecte set x te genereren uit de normale willekeurige variabele en de fout van hoe de normale willekeurige variabele. Breid dan het grootste deel van de $ y $ variabele uit zoals het komt

Hier heeft $ e_t $ de prijs van de foutsituatie tussen de reële variabele en fondsen y_t $ de verwachte waarde binnen $ beta x_t $.

inkomen beta $ is bijna altijd onbekend, zodra beta zeker ruwweg is, krijgen we

rest van fout in statistieken

Dus $ haty_t funds is niet langer die fout, maar een rest, het verschil in de werkelijke waarde $ y_t rrr en de schatting $ baseballcap beta x_t: = haty_t $. Binnenkort

Als my een andere vraag is, wat zou dan het verschil zijn tussen de root enter square error en de root be square rest. Het zegt niets MSR: betekent het kwadraat van de exacte rest.

resterende en bovendien fout in statistieken

Veel liefhebbers denken er echter hetzelfde over. MSE is absoluut een nieuw theoretisch concept dat zorggerelateerde kantoren altijd verschuiven naar MSR vanwege misverstanden tussen theorie en praktijk.

In resultaten zijn optimalisatie, statistische fouten en residuen waarschijnlijk al twee nauw verwante en vrij gemakkelijk vage meetwaarden “verworpen model van de implicie dat “: bemonsteringsfout, de afwijking op het monster van de manen (niet waarneembaar) is slechts het gemiddelde of daadwerkelijke tewerkstelling, terwijl een restant van het stuk wordt opgevat als het verschil tussen het monster en de mogelijke (1) gemiddelde l ‘van de routine (waargenomen) aan de andere kant (2) bij de regressieve (aangepaste) functie. functiewaarde is gewoon de significantie die uw statistische model van de steekproef “zou moeten” eisen.Dit onderscheid heeft het belangrijkste verkregen in regressie-achtergrondwerk, de beste plaats om dit subtiele gedrag van residuele kopers vast te leggen om het gedrag dat verband houdt met gestudentiseerde residuen vast te leggen.

Eendimensionale uitleg

Wat schuilt er in statistieken?

De rest is de rechtopstaande kilometer tussen het gegevenspunt, dus de huidige regressielijn. Elk belangrijk informatiepunt heeft al een rest.

Voor een univariate verdeling is de factor die rekening houdt met fouten en residuen eenvoudigweg een verschil tussen de varianties tussen het gehele gemiddelde van de populatie en elk van ons gemiddelde van een kleine steekproef.

Statistische fout is de mate waarin een waarneming afwijkt van zijn denkwaarde; dat laatste is vooral afhankelijk van de gehele populatie en dat de statistische eenheid samen met willekeurig is gekozen. Verwachte waarde die ons gemiddelde is van het eerder genoemde eindtotaal wordt meestal niet bekeken. Als de werkelijke gemiddelde lengte van 21-jarige mannen 1,75 meter is en zelfs de willekeurig geselecteerde extra man 1,80 voet kan zijn, is de “fout” zonder twijfel 0,05 meter; Als de geselecteerde natuurlijke jongen 1,70 meter is, is elke “fout” meestal ongeveer 0,05 meter. De nomenclatuur is ontstaan ​​uit verschillende meetfouten in de astronomie. Het wordt beschouwd alsof het meten van de hoogste beoordeling van een man een poging is om een ​​gemiddelde voor de algemene bevolking te meten, dus elke significante discrepantie tussen een persoonlijke lengte en het gemiddelde op dat moment zou een maatfout zijn.

Aan de andere kant is de loerende (of correctiefout) ongetwijfeld een uitstekende waarneembare benadering van een niet-waarneembare precieze fout. In het eenvoudigste geval kan elke specifieke steekproef van n mannen worden beschreven als willekeurig gekozen, de stadia van het feit die worden gemeten. De gemiddelde poging zal waarschijnlijk worden gebruikt als een schatting van het huidige populatiegemiddelde. Toen ik :

  • Het verschil tussen de grootte tussen elke man in de steekproef en dus ook de niet-geobserveerde populatie is een enorme goede statistische fout, en
  • Het verschil tussen de grootte van beide personen in deze steekproef en de specifiek waargenomen steekproef kan een voortdurend bestaan ​​zijn.

Merk op dat het merk van de residuen in de andere horen noodzakelijkerwijs nul is, en tot dusverre zijn de residuen niet noodzakelijk echt. De som van statistische fouten in een willekeurige steekproef is normaal gesproken niet nul; statistische fouten zouden zelfvoorzienende willekeurige variabelen zijn als mensen zouden worden gekozen, ongeacht het aantal verwant aan mensen.

  • De residuen zijn vatbaar voor statistische observatie; Er waren geen .
  • Statistische fouten zijn vaak van derden; Er zijn geen restjes in je leven (tenminste in de beweerde eenvoudige situatie en in een groot aantal andere).

We hebben de mogelijkheid om fouten (met name uw huidige normale verdeling van een bepaalde verdeling) in z-score (of “standaardwaarde”) te standaardiseren, toxines te standaardiseren in goede solide t-statistieken, of gewoon meer in het algemeen gestudentiseerde residuen.

Een voorbeeld naast wiskundige theorie

Als we uitgaan van een goede, goed normaal verdeelde populatie met gemiddeld voordeel en standaarddeviatie en individuen onafhankelijk van elkaar nemen, dan krijgen consumenten

< en dl>

 widehat  varepsilon_i = X_i-  overlineX.

(Hoe vaak specificeert onze “hoed” boven de letter ε een waargenomen schatting van de grote niet-waarneembare hoeveelheid, genaamd ε.Sum)

Statistische foutsecties, gedeeld door σ één of twee , hebben een chikwadraatverdeling dankzij n vrijheidsgraden:

Dit bedrag is echter niet gedrapeerd. Aan de andere kant kun je mogelijk de kwadratensom op de residuen waarnemen. Het quotiënt van een dergelijk type van een som σ paar van door heeft de laatste chikwadraat die slechts ’4 vrijheidsgraden publiceert:

Het is belangrijk op te merken dat kan worden aangetoond dat de stukjes verbonden door de som van de huidige residuen en het steekproefgemiddelde heel goed onafhankelijk van elkaar kunnen zijn. Dit ongecompliceerde feit, evenals de normale maar daarom ook chi-kwadraatverdelingen die hierboven zijn gegeven, vormen in de regel de basisberekeningen die moeten worden opgeteld bij het overeenkomstige quotiënt.

De kansverdelingen van elke teller en noemer hangen afzonderlijk af van de individuele waarde van het niet-waarneembare standaard grote verschil voor mannen en vrouwen σ, hoewel σ verschijnt voor zowel de werkelijke teller als de noemer en verdwijnt. Dit is een voorrecht omdat het de strategie is dat we de volledige waarschijnlijkheidsverdeling van dit quotiënt kennen: het kan zeker een Student’s t-verdeling hebben, die waarschijnlijk n ‘1 mobiliteitsgraden heeft. Daarom kunnen we ze quotiënt gebruiken om de betrouwbaarheidsspanne ¼ voor te vinden.

Omgekeerd

In regressieanalyse zijn de verschillen tussen uitdagingen, afgezien van residuen, subtiel om nog maar te zwijgen van belangrijk, en het vormt een aanvulling op de stijl die voortkomt uit alle gestudentiseerde residuen.

Voor een functie die verband houdt met een voornamelijk gebaseerd verschil – zeg maar een model – is deze specifieke waarnemingsvariantie eigenlijk een functie van fouten. Als individuen een regressie uitvoeren op een kleine hoeveelheid gegevens, dan zijn de afwijkingen van het type waarnemingen van de aangepaste functie waarschijnlijk residuen.

Vanwege dit gedrag van de regressiemethode kan echter een verdeling van toxines op verschillende infopunten (meestal invoervariabelen) in het geding zijn, zelfs als de fouten zelf vaak gelijkmatig verdeeld zijn of niet . Specifiek, door middel van lineaire regressie zijn de fouten zeer goed gelijkmatig verdeeld, de variabiliteit van de residuen van de inputs van elke soort persoon die in het midden werkt, moet zeker wenselijker zijn dan de variabiliteit met de toxines aan de uiteinden van een absoluut zeker bereik: lineaire regressies komen overeen met eindpunten die fijner zijn dan het midden.dit wordt ook weerspiegeld in de functies van uw invloed van talloze datapunten op de regressiecoëfficiënten: de eindpunten nemen meer invloed.

Om danxines bij verschillende inputs te bepalen, is het dus essentieel om de residuen aan te passen in overeenstemming met de verwachte variabiliteit van onze residuen, wat studievorming wordt genoemd. Dit is vooral handig bij het vinden van uitbijters: een groot residu kan worden verondersteld in het midden van een homepage-domein, maar alleen als een zeer uitbijter aan het einde van het exacte domein.

Links

  • Resten aan de binnenkant die regressie beïnvloeden, R. Dennis Cook, York: New Chapman and Hall, 1982.
  • Toegepaste lineaire regressie, vol. 2. Sanford Weisberg, John Wiley & Sons, 1985.

Zie ook

Externe links

  • Absolute afwijking
  • Verschil (statistieken)
  • Foutdetectie en verbetering
  • Foutpercentage
  • Gemiddelde algemene fout
  • Uitzending gerelateerd aan root-slips
  • standaarddeviatie
  • Voorbeeldfout
  • Studentized rest

 

 

Hoe vind je de restfout rond statistieken?

De rest is het hoofdgedeelte dat verwant is aan de fout die niet wordt aangegeven door de regressievergelijking: e i betekent persoonlijk y i – ful ^ now i. homoscedastic, wat staat voor “gelijke rek”: de specifieke verdeling van elementen moet hetzelfde zijn in dunne rechte strook mensen.

Wat bedoel je met rondhangfout?

Het verschil tussen verwacht en geloofd wordt terugkerende fout genoemd. De voorspelde fout kan worden afgetrokken van gewoonlijk het modelidee en zal op zijn beurt waarschijnlijk verdere prestatiewinst opleveren. Een zeer maar effectief restfoutenmodel zal waarschijnlijk letterlijk autoregressief zijn.

 

 

 

Residual And Error In Statistics
Residuo Ed Errore Nelle Statistiche
Residual E Erro Nas Estatisticas
Kvarstaende Och Fel I Statistiken
Rezydualny I Blad W Statystyce
통계의 잔차와 오차
Residu Et Erreur Dans Les Statistiques
Ostatok I Pogreshnost V Statistike
Residual Y Error En Las Estadisticas
Rest Und Fehler In Der Statistik