Was Können Die Gründe Sein, Wie Findet Man Den Routinefehler In Der Anova-Tabelle Und Wie Wird Er Behoben?

 

Hier sind einige einfache Schritte, die Ihnen bei der Lösung des Problems der Überprüfung von Standardproblemen aus einer Anova-Tabelle helfen.

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1. Laden Sie ASR Pro von der Website herunter

2. Installieren Sie es auf Ihrem Computer

3. Führen Sie den Scan durch, um Malware oder Viren zu finden, die möglicherweise in Ihrem System lauern

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g.Der übliche Fehler des Modells war die quadratische Hauptursache für den quadratischen Mittelwertfehler, der in der Nähe der ANOVA-Tabelle gefunden wurde. Für jeden Mittelwert kann der einfache Fehler des Modells mit einer Zahl multipliziert werden, deren Kehrwert bei der perfekten Einweg-ANOVA oft die Quadratwurzel ist, die der Anzahl der Mitglieder in jeder Gruppe zugeordnet ist.

 

 

g.

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Der homogene Fehler einiger Schätzungen (SEE) sieht wie diese Methode aus, wobei $ SSE $ die Summe aus den Quadraten dessen ist, was ich als langweilige Residuen bezeichnen würde (diese Summe der Quadrate wird auch als Varianz bezeichnet) und $ n $ kann natürlich die Anzahl der Beobachtungen sein, zusammen mit $ k $ ist immer die Zahl eines Koeffizienten im Spielzeug. (Schnittpunkt wird als jede Art von guten Quoten angesehen, also $ k = 2 Geld, wenn dieses Beispiel in dieser Frage gezeigt wird.)

In R kann dieser Objekttyp mit der Funktion sigma auch aus einem magischen Größenziel berechnet werden.

  fm ulti-level marketing (Vergaser ~ PS, Daten = mtcars)Sigma (FM)## [1] 1.086363sqrt (Summe (Rest (fm) ^ 2) (nrow (mtcars) / - 2))## [1] 1.086363sqrt (Abweichung (fm) . . . (nobs (fm) Länge (coef (fm))))))## einschließlich [1] 1.086363Lebenslauf (fm) $ sigma## [1] 1.086363sqrt (anova (fm) ["Überreste", "Durchschnittliche Fläche"])## [1] 1.086363 

Wenn die Eigentümer den mit Fehlern verbundenen Standard bei unseren Schätzungen der Koeffizienten im Auge hätten, dann hätte jeder Koeffizient seine eigene Besonderheit, zu diesen Standardproblemen wäre eines von einigen folgenden, das letzte davon ist die Schätzung $ var ( hat beta) $ rr hat sigma ^ 2 (X’X) ^ / 1 $

  sqrt (diag (vcov (fm)))## (abfangen) PS## 0,459500176 0,002845806coef (Zusammenfassung (fm)) [, "Standardfehler"]## (abfangen) PS## 0,459500176 0,002845806sigma (fm) 3 . sqrt (diag (solve (crossprod (model.matrix (fm)))))))## (abfangen) PS## 0,459500176 0,002845806 

antwortete 12. Feb ’18 von 14:48

Der Restfehler unterscheidet sich bei der Betrachtung des Prädiktors oft stark vom Standardfehler.

Die Standardrestabweichung sagt Ihnen, wie Sie m eindeutig schätzen können, wenn Sie alle Prädiktoren kennen.

Andererseits erklärt Ihnen der regelmäßige Fehler der Schätzung für den Prädiktor tatsächlich, wie genau Ihre Schätzung für den aktuellen Koeffizienten ist.

Ein wichtiger Unterschied besteht darin, dass Einzelpersonen genügend Daten eingegeben haben, um die regelmäßigen Fehler der Schätzungen so gering zu halten, wie es Ihre ganze Familie wünscht, aber Kunden werden im Allgemeinen nie in der Lage sein, den verbleibenden Standardfehler unter einen bestimmten Preis zu reduzieren.

Wenn Sie beispielsweise genügend Daten im Internet für Ihre Bundesstaaten verwenden, können Sie den Effekt mithilfe des Körpergeschlechts auf die Körpergröße sehr genau angeben (der Standardfehler bezogen auf den Koeffizienten für Männchen oder Weibchen ist fast Null), aber der Restfehler kann sich über 7-8 cm erstrecken.

In R sehen Sie diesen Fehler aus den Standardschätzkoeffizienten, während Sie die Zusammenfassung (Modell) verwalten.

betreut am 27. September ’15 um 13:59

6.879 1919 silberne Abzeichen 4848 braune Abzeichen

Sie haben die Standardabweichung eines Residuen berechnet, was nicht das ist, was Sie wollen. Beachten Sie auch, dass HP eine riesige fortlaufende Kovariate in Ihrem Modell ist und daher nicht ideal für ein ANOVA-Modell ist, sondern eher für eine Regression (das von Ihnen erstellte Modell ist ein F-Test für unsere eigene Regression). Gehen Sie wie folgt vor, um den Pegelfehler aller Schätzungen zu berechnen.$$ besteht aus sqrt fracMS_errorN-2 $$

Ich habe mich jedoch gefragt, ob es sinnvoll ist, dieses Modell als Regressionsmodell zu unterstützen. Daher erhält Ihr Unternehmen einen allgemeinen Fehler sowohl für den Schnittpunkt als auch für den Neigungsabschnitt.

antwortet am 10. November 2017 individuell um 14:23 Uhr

1.533 77 Bestandteil von Symbolen 1010 braune Symbole

 

 

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