Qu’est-ce Qui Cause L’erreur Standard, Méthode La Réponse Et Comment La Corriger

 

Approuvé : Fortect

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Dans ce guide, nous découvrirons certaines des causes potentielles pouvant conduire à tout type de réponse d’erreur standard moyenne, puis montrerons à une personne quelques façons d’essayer d’éliminer ce problème.

 

 

Dans cette section, presque tout le monde se spécialise avec l’intervalle de confiance, connu médicalement comme généralement « intervalle t », la réaction Signifier ¼ _Y lorsque la valeur prédite est x _{h <. était / moins>. Explorons maintenant la formule exacte de l’intervalle de confiance. Comme toujours, le mélange général de la formulation fonctionne :}

Estimer le modèle ± (facteur d’erreur t constant)

[haty_hpm t_(alpha/2, n-2)timessqrtMSEtimesfinalement gauche (frac1n+frac(x_h-barx)^2somme (x_i- barx ) ^ 2 à droite) ]

• ( haty_h ) – “valeur ajustée” ou “valeur prédite” à propos de la réponse renvoyée lorsque le prédicteur serait (x_h )
• (t _ ( alpha dog / 2, n-2) ) est votre “facteur t” trouvé. Notez que le facteur t a récemment n-2 (et non n-1) degrés de liberté, car certains intervalles d’anticipation utilisent l’erreur quadratique moyenne (MSE), dont le dénominateur d’une personne est n-2.
• ( sqrtMSE times left ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ deux ou trois sum (x_i- barx) ^ 2 right) ) – “erreur standard lors de la sélection”, de l’ensemble de l’erreur quadratique moyenne (MSE) totale, la version (n) de l’échantillon dépend de la distance en unités carrées d’une valeur du prédicteur (x_h ) par rapport à la moyenne du prédicteur ( barx ), la valeur ou, alternativementEn fait, ((x_h- barx) ^ 2 ) et le nombre des plus grands carrés des distances concernant les valeurs (x_i ) dues à l’ensemble de la moyenne des ( barx ) prévisionniste, comprend ou peut être ( montant total (x_i – barx) ^ 2 ).

Heureusement, nous n’avons pas besoin de recourir à un supplément pour calculer l’intervalle d’auto-évaluation, car le logiciel de tournage fait tout le sale boulot pour vous et moi. Voici quelques résultats pour notre exemple, basés sur la “mortalité par cancer de la peau” comme réponse et sur la “latitude” comme prédicteur (skincancer.txt) :

• Variable : quel est le prix x _h (40 niveaux de gravité latitude nord) que nous recherchions en raison de l’intervalle de confiance pour µ _Y .
• La valeur souhaitée est (haty_h), (“Fit” = 150,084), qui est aussi cette erreur standard du match (“SE Fit” signifie 2,74500).
• Intervalle de confiance à 95% 95%. Nous pouvons être certains à 95 % que ce taux moyen de mortalité par tumeur cutanée se situe entre 144 562 et 155 dans la plupart des endroits à 40 degrés de latitude nord. 606 décès pour 10 000 000 d’habitants.
• 95 % IP : 95 % de la période de prévision des nouvelles réponses (que nous analyserons certainement dans la section suivante).

Facteurs affectant la largeur du milieu sa réponse, indiquant l’intervalle T µ _Y

Pourquoi étudie-t-on la formule de durée d’assurance pour µ _Y si on l’a maintenant toujours calculée à l’aide d’un logiciel précis ? Comme toujours, le contour est utile pour déterminer que les éléments affecteront la largeur de l’espace de position pour µ _Y . Ici aussi ta formule :

[haty_hpm pouvoir _(alpha/2,n-2)sqrtMSEtimestimesleft (frac1n +frac(x_h-barx)^ impliquant somme (x_i – barx ) ^ une paire droite) ]

et donc la largeur du délai de confiance avec µ _Y  :

[2 mal gauche [t _ ( leader/2, n-2) sqrtMSE durations times left ( frac1n + frac ( x_h- barx) ^ 2 prix (x_i- barx) ^ 2 right) right] ]

Alors, comment affecterons-nous exactement la largeur de l’espace résultant pour µ _Y  ?

• Comme généralement MSE diminue, la largeur de période diminue. Étant donné que la MSE est une estimation de l’amélioration naturelle des données uniquement sur les modèles de régression de population inconnus, nous n’avons rien de spécial à propos de la MSE autre que de nous assurer que nous pouvons effectuer nos mesures avec le plus grand soin. (Nous reviendrons plus loin sur ce problème, bien que nous nous penchions sur la « sélection du modèle ».)
• Si quelqu’un et le niveau de sécurité nous diminue, le facteur t diminue, et parmi lui la largeur de la période. En activité, nous ne voulons pas fixer le niveau d’assurance en dessous de 90 %.
• Plus les personnes enrichissent la taille de l’échantillon n, plus la durée est réduite. Nous avons un contrôle total sur l’échelle de cet échantillon utile – la seule option pour risquer notre temps et nos contraintes financières.
• Plus les valeurs des prédicteurs sont distribuées, plus le numéro de téléphone ( sum (x_i- barx) ^ 2 ) est robuste et plus mon intervalle est étroit. En général, vous devez vous assurer naturellement que vos valeurs de prédicteur ne sont pas emballées de manière absurde, mais bien distribuées.
• Augmenté x _m est la moyenne des respects prédits pour un échantillon particulier ( barx ), le type de quantité d’une personne est plus petit ((x_h- barx) ^ 2 ), et donc le définitivement été notre propre intervalle. Si vous savez que vous devez utiliser votre équation de régression estimée pour estimer de manière compréhensible µ _Y lorsque la valeur du prévisionniste est littéralement x _h , dans ce cas, vous devez savoir que ce nombre est d’intervalle de confiance sera d’autant plus étroit que z _h est proche de ( barx ).

Regardons cette déclaration restante unique sur notre désirabilité, en utilisant “la mortalité des tumeurs malignes de la peau” comme réponse et “le degré” comme prévisionniste :

La sortie du logiciel donne une confiance fantastique de 95 % pour l’intervalle µ _Y pour tout type de latitude : 40 degrés nord (première ligne) et 28 degrés nord (deuxième ligne). La latitude moyenne de 49 États, lorsque le document est fixé à 39 533, s’étend vers le nord. Les publications féminines nous informent :

• Nous pouvons être sûrs à 95 % que le taux moyen de décès par cancer de la peau, en particulier dans tous les endroits où les concentrations sont supérieures de 40 fois, se situe entre 144,6 et 155,6 décès pour plusieurs millions de personnes.
• Et nous pouvons être totalement sûrs à 95 % que le taux de mortalité moyen dû aux néoplasmes cancéreux de la peau de toutes les périodes à 36 degrés de latitude nord varie de 206,9 à 236,8 décès pour 10 personnes en grand nombre.

La latitude 40 degrés N (155,6-144,6 = 13 décès) est considérée comme plus courte que le sous-intervalle de latitude 28e degrés N (236,8-206,9 = 29,9 décès), car approximativement est beaucoup plus proche de 28. ce qui aide la routine 39 à signifier 533. RetourNotez que certains des programmes ont la gentillesse d’avertir les nord-américains que 37 degrés nord est loin de la moyenne exacte des valeurs prédites dans leur essai.

Quand est-il correct d’utiliser la formule de confiance répétée pour µ _Y ?

Une chose dont nous n’avons pas encore discuté est que vous pouvez utiliser la règle d’intervalle de confiance exacte la plus importante pour µ _Y . C’est bien :

• Si par _h est en fait une valeur, la plage de ces x spécifiques augmente dans le correctif de données, c’est-à-dire lorsque c _h est une valeur dans ” portée du modèle”. cependant, que x _h n’appartient pas aux valeurs z réelles dans les données sans aucun doute.
• Lorsque toutes les conditions de LIGNE sont connues – linéarité indépendante, erreurs, problèmes normaux, détournements égaux d’erreurs. La formule fonctionne bien, même si les erreurs sont approximativement normales. Et si vous avez en fait un grand échantillon, les conditions d’erreur peuvent parfois même parfois s’écarter d’une norme appréciable.

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