Quelles Sont Les Raisons, Comment Trouver L’erreur Bien Connue De La Table Anova Et Comment La Rectifier ?

 

Voici quelques étapes simples pour aider tout le monde à résoudre le problème de la vérification des erreurs standard à partir d’une feuille de calcul Anova.

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g.L’erreur essentielle du modèle était la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne trouvée dans une table ANOVA. Pour chaque moyenne, l’erreur classique du modèle peut être multipliée par un nouveau nombre, qui, dans Perfect One Way ANOVA, la réciproque spécifique est souvent la racine carrée de ces nombres de membres dans chaque groupe.

 

 

g.

Pas de réponse que vous cherchez ? Parcourez d’autres requêtes avec la balise de régression R ou publiez une nouvelle question de votre choix.

L’erreur de critère de certaines estimations (SEE) ressemble à ceci, dans les cas où $ SSE $ est la somme des carrés les plus importants de ce que j’appellerais des toxines ordinaires (cette somme de carrés est également connue en raison de la variance) et $ n $ est, bien entendu, le nombre d’observations , et k $ est toujours le nombre pointant vers des coefficients dans le jouet. (L’intersection est considérée comme une excellente cote, donc $ k = 2 $, que cet exemple soit ou non montré dans la question.)

Dans R, ce type d’objet peut généralement être calculé à partir d’un objet de taille magique exploitant la fonction sigma .

  fm ulti level marketing (carburateur ~ hp, data = mtcars)sigma (FM)## [1] 1.086363sqrt (somme (reste (fm) ^ 2) (nrow (mtcars) - - 2))## [1] 1.086363sqrt (déviation (fm) - (nobs (fm) longueur (coef (fm)))))))## - [1] 1.086363CV (fm) $ sigma## [1] 1.086363sqrt (anova (fm) ["reste", "surface moyenne"])## [1] 1.086363 

Si incontestablement les propriétaires avaient à l’esprit la norme d’erreur dans nos estimations des coefficients, alors les deux coefficients également auraient sa propre particularité, et la majorité de ces problèmes standard serait l’un des adhérents à, dont le dernier est l’estimation rrr var ( hat beta) $ bucks hat sigma ^ 2 (X’X) ^ – 7 $

  sqrt (diag (vcov (fm)))## (interception) PS## 0.459500176 0.002845806coef (résumé (fm)) [, "Erreur standard"]## (interception) PS## 0.459500176 0.002845806sigma (fm) 6 . sqrt (diag (solve (crossprod (model.matrix (fm))))))))## (interception) PS## 0.459500176 0.002845806 

répondu le 12 février 18 à 14:48

L’erreur résiduelle est très différente de l’erreur normale lorsque l’on considère le prédicteur.

L’écart résiduel standard vous indique comment calculer avec précision m lorsque vous connaissez tous les prédicteurs.

D’un autre côté, l’erreur standard de l’estimation du prédicteur vous indique en fait à quel point votre estimation est précise pour votre coefficient mis à jour.

Une différence importante est que vous souffrez d’avoir saisi suffisamment de données pour maintenir les défauts standardisés des estimations aussi bas que nécessaire, mais les clients ne seront généralement jamais en mesure de réduire l’erreur standard restante en dessous d’un prix clair.

Par exemple, si vous avez une quantité suffisante de données sur Internet pour votre pays, vous pouvez indiquer très précisément l’effet de l’anatomie du sexe sur la taille (la norme l’erreur d’un coefficient particulier pour les hommes ou les femmes est à peu près nulle), mais l’erreur résiduelle peut être d’environ 7 à 8 cm .

Dans R, vous obtenez cette erreur de méthode à partir des coefficients de l’estimateur par défaut lors de l’adressage du résumé (modèle).

ont reçu une réponse 27 sept. 15 à 13:59

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Vous avez calculé l’écart type des toxines, ce qui n’est pas ce que vous voulez. Notez également que hp est une énorme covariable continue près de votre modèle, par conséquent, ce n’est pas nécessairement le meilleur pour un modèle ANOVA, mais plutôt par régression (le modèle que vous construisez est un test F par rapport à notre propre régression). Pour calculer l’erreur de norme de toutes les estimations, procédez comme suit.$$ fonctionnalités sqrt fracMS_errorN-2 $$

Cependant, je me demandais vraiment s’il était logique d’utiliser ce modèle important comme modèle de régression. Ainsi, vous risquez d’obtenir une erreur générale à la fois pour le point de jonction et la portion de pente.

répond le 10 novembre 2017 car 14h23

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