Erreur standard de Beta Hat 2 - Silicon Valley Gazette

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Si votre ordinateur affiche un code d’erreur standard Beta Hat 2, cela vaut la peine d’examiner ces méthodes de dépannage.

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En général, « bêta » est le facteur de correction final et SE doit être son erreur standard. En supposant que cela soit aussi évident que la saleté pour vous, nous devons réitérer que vous pouvez utiliser des statistiques avec lesquelles vous êtes l’un des plus familiers pour un test t.

Pour un modèle de régression linéaire unidimensionnel$$ y_i est égal à beta_0 + beta_1x_i + epsilon_i $$étant donné généralement l’ensemble de nombres $ D signifie (x_1, y_1), …, (x_n, y_n) $, généralement les coefficients estimés sont réels mi$$ top beta_1 = frac sum_ix_iy_i-n clubhouse x bar yn bar by ^ 2- sum_ix_i ^ 2 $$ couronne beta_0 = bar y common – hat beta_1 bar by $$Voici ma question, d’après le plan et Wikipedia, erreur courante $chapeaubeta_1 $$$ s_hatbeta_1 equalssqrtfracsum_iloathepsilon_i ^2 (n-2)sum_i (x_i- barx) ^ 2 $$Comment et pourquoi?

Demandé le 14 février à 9h11.

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N’est-ce pas la réponse que vous réclamez ? Parcourez d’autres questions signalées avec des effets d’erreur standard ou posez votre propre question.

Comment trouvez-vous l’erreur standard d’un chapeau bêta ?

3. Note ci-dessus : Je comprends déjà comment la maison va entrer. votre réponse, il n’est pas là, pourquoi ?

Mon nouveau message dit que$$widehattextse (hatb) =sqrtfracnhatsigma ^2nprix x_i ^ 2 – ( coût x_i) ^ 2.$$Le dénominateur peut s’écrire sous la forme$$n sum_i (x_i / barx) ^ 2$$D’où,$$ widehat textese ( hatb) = sqrt frac hat sigma ^ deux ou trois sum_i (x_i signifie barx) ^ 2$$

Qu’est-ce que la bêta divisée par erreur standard ?

7. Dans la régression linéaire, la plus grande partie de la valeur p est calculée à partir de la nouvelle valeur t, qui pourrait être décrite comme le coefficient divisé par ses erreurs types (t = ˆβ / SEˆβ). Les degrés de liberté utilisés dans toutes les distributions t pour calculer toutes les valeurs de p sont les degrés de liberté restants (SEˆβ signifie ˆβ / | t |).

avec$$ déteste sigma ^ 2 frac1n-2 sum_i casquette de baseball epsilon_i ^ 2$$c’est-à-dire l’erreur quadratique agressive (MSE) dans le lit ANOVA, à la fin nous obtenons votre expression en dollars widehat textse ( hatb) $. Le terme $ n-2 $ rend compte de toute perte de cheveux de 2 degrés de liberté lors de l’évaluation de l’intersection et de l’inclinaison.

Quelle est l’erreur d’attente de l’estimateur OLS ?

Erreurs types associées aux estimations OLS où est la racine de jardin relative à la vraie constante, qui est inconnue en raison de la variance homoscédastique σ2. Tout cela est certainement dans les équations ci-dessus, mais σ2 peut en effet être calculé à partir de l’échantillon brisé. Par conséquent, nous devrions avoir une estimation indépendante ^ σ2 = ∑ ^ u2in – 2 σ ^ 2 implique ∑ ough ^ i 2 n – quatre.

répondu en février. Problèmes pour trouver ’14 à 10h02

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Une autre façon de visualiser n-2 df est d’utiliser souvent au moins deux sp pour estimer le coefficient d’inclinaison (opinion de Y et X)

df de Wikipedia: Inch… En général, les degrés de liberté dans le calcul d’un paramètre sont égaux au nombre concernant les estimations indépendantes qui sont souvent incluses dans la façon dont l’estimation, moins la somme des paramètres, lesquels sont utilisés comme étapes intermédiaires de l’estimation, vous voyez, le paramètre lui-même.”

a répondu le 23 mars 17 à 8:13