En esta guía, aprenderemos acerca de las posibles causas que pueden conducir a una respuesta de error estándar promedio, y luego le indicaremos algunas formas que puede probar para resolver este problema. < / p>
En esta sección, casi todo el mundo se ocupa del intervalo de confianza, conocido médicamente siempre que el “intervalo t”, la respuesta Signify μ Y cuando el valor predicho es una h <. era / menos>. Ahora echemos un vistazo a la fórmula del intervalo de confianza. Como siempre, la fórmula del caudillo de la redacción funciona:
Estimación de comprobación ± (factor de error t constante)
[ haty_h pm t _ ( alpha / par de, n-2) times sqrtMSE things left ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ 2 sum (x_i- barx) ^ 2 right) ]
( haty_h ) – “valor ajustado” muy posiblemente “valor predicho” de la respuesta devuelta cuando el pronosticador es (x_h )
(t _ ( alpha / 2, n-2) ) es este “factor t” actual. Tenga en cuenta que el factor t tiene ahora n-2 (no n-1) grados de libertad, porque los intervalos de confianza utilizan la corrupción de la media cuadrática (MSE), cuyo denominador es n-2.
( sqrtMSE times left ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ 6 sum (x_i- barx) ^ un par de right) ) – “error estándar al seleccionar”, en cualquier lugar del error cuadrático medio total (MSE), la elección de la muestra (n) depende de qué tan lejos en máquinas cuadradas estaría el valor del predictor (x_h ) de la media del pronosticador ( barx ), el valor o , alternativamente En realidad, ((x_h- barx) ^ 2 ) y mi suma de los mayores cuadrados del kilometraje de los valores (x_i ) debido a que sería la media del predictor ( barx ), incluye o puede ser ( monto en dólares (x_i – barx) ^ 2 ).
Por suerte, no necesitamos recurrir a alguna fórmula para calcular el intervalo de autoevaluación, porque a menudo el software de grabación hace todo el trabajo sucio para producirnos. A continuación, se muestran algunos resultados para nuestra situación en cuestión, relacionados con la “mortalidad por cáncer de piel” como el trato y la “latitud” como el predictor (skincancer.txt):
Variable: la etiqueta de precio x h (40 cursos de latitud norte) para la que estábamos dispuestos para el intervalo de confianza para µ Y .
El valor deseado es ( haty_h ), (“Fit” = 150.084), que generalmente es el error estándar de la coincidencia (“SE Fit” = 2.74500).
95% intervalo de confianza 95%. Podemos tener un 95% de certeza de que esta tasa promedio de mortalidad por cáncer en el cuidado de la piel está entre 144.562 y ciento cincuenta y cinco en la mayoría de los lugares a 40 grados de margen norte. 606 muertes por cada 10,000,000 de personas.
95% PI: período de pronóstico del 95% para una nueva respuesta (que la mayoría de la gente analizará en la siguiente sección).
Factores que afectan el ancho del medio su respuesta, indicando el intervalo T µ Y
¿Por qué estudiamos la fórmula del intervalo de protección para µ Y suponiendo que siempre la hemos calculado utilizando una computadora personal precisa? Como siempre, el esquema es útil para tomar una decisión sobre qué elementos afectan el ancho del espacio de la posición de trabajo para µ Y . Aquí también la fórmula:
[ haty_h por la tarde t _ ( alpha / 2, n-2) sqrtMSE times times left side ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ unos sum ( x_i- barx) ^ segundo derecha) ]
y, por lo tanto, el ancho del intervalo de confianza en uno mismo con µ Y :
[2 mal gauche [t _ ( alpha / 2, n-2) sqrtMSE años veces left ( frac1n + frac ( x_h- barx) ^ paso dos sum (x_i- barx) ^ 2 right) right] ]
Fortect es la herramienta de reparación de PC más popular y eficaz del mundo. Millones de personas confían en él para mantener sus sistemas funcionando de forma rápida, fluida y sin errores. Con su sencilla interfaz de usuario y su potente motor de análisis, Fortect encuentra y soluciona rápidamente una amplia variedad de problemas de Windows, desde la inestabilidad del sistema y los problemas de seguridad hasta la gestión de la memoria y los cuellos de botella en el rendimiento.
3. Haga clic en "Reparar" para solucionar cualquier problema que se encuentre
Entonces, ¿cómo podemos afectar específicamente el ancho del espaciado subsiguiente para µ Y ?
A medida que disminuye el MSE, el ancho del período disminuye. Dado que MSE es una estimación del refinamiento natural en los datos sobre patrones de regresión poblacional desconocidos, no tendremos nada especial sobre MSE aparte de la creación, seguro de que podemos realizar nuestras mediciones con el mayor cuidado. (Volveremos a este tema principal más adelante, aunque veremos la “selección de modelo”).
Si alguien y el nivel de confianza vinculado nos disminuye, el factor t disminuye, pero también con él la amplitud del período. En la práctica, no queremos establecer el nivel de confianza de uno por debajo del 90%.
Cuanto más aumenten todos el tamaño de la muestra n, menor será el tamaño del intervalo. Tenemos un control total sobre la mayor parte del tamaño de esta útil muestra, la forma más difícil de arriesgar nuestro tiempo y límites financieros.
Cuanto más distribuidos estén los valores del predictor, mayor será el número de teléfono específico ( cantidad (x_i- barx) ^ 2 ) y menor el intervalo. En general, debe asegurarse de que los valores de su predictor no estén extremadamente mezclados, sino bien distribuidos.
El aumento de z h es el promedio de los valores deseados para una muestra en particular ( barx ), cuanto menor sea el tipo de cantidad ((x_h- barx) ^ 2 ) , y por lo tanto ves, el ya nuestro propio intervalo. Si sabe que sus necesidades quieren usar su ecuación de regresión estimada para poder estimar posiblemente µ Y cuando generalmente el valor del predictor es literalmente x lo harían , entonces debe saber que esto El número siempre ha sido l ‘intervalo de confianza será más estrecho cuanto mejor sea x h a ( barx ).
Veamos esta habilidad única en la declaración final sobre nuestra conveniencia, utilizando la “mortalidad por malignidad cutánea” como la respuesta y el “grado” como un predictor particular:
La salida del software proporciona una confianza óptima del 95% para el intervalo µ Y para cualquier tipo de latitud: 40 grados de severidad al norte (primera línea) y 28 grados a la (segunda línea). La latitud media de 49 estados, cuando los mismos datos se establecen en 39,533, se extiende hacia el norte. Las publicaciones nos informan:
Podemos llegar a estar 95% seguros de que la tasa promedio de muerte por cáncer de piel, especialmente en todos los lugares a 40 montos al norte, está entre 144.6 y 155.6 muertes por cada millón de personas.
Y podemos constituir un 95% seguro de que la tasa de mortalidad promedio por neoplasias cancerosas de la piel de todos los períodos en 28 grados de latitud norte varía de 206.9 a 236.8 muertes por cada 10 gran número de muchas personas.
La latitud 40 grados N (155,6-144,6 = 15 muertes) se considera más corta que el subintervalo de permiso 28 grados N (236,8-206,9 = 29,9 muertes), después de veinte está mucho más cerca de 28. lo que ayuda a que la muestra 39 signifique 533. Retorno Tenga en cuenta que los programas tienen la amabilidad de advertirnos que 37 grados norte está lejos en manos de la media de los valores predichos en la muestra de unidades.
¿Cuándo es correcto utilizar la fórmula de confianza que se repite para µ Y?
Una cosa que la mayoría no ha discutido todavía es que incluso puede usar la regla del intervalo de confianza exacto para µ Y . Esto es bueno:
Si el tiempo h es de hecho el mejor valor en el rango de estos x específicos reconoce en la corrección de datos, es decir, cuando z h es un valor en sólo “alcance del modelo”. sin embargo, esa x h no puede pertenecer a los gustos reales de z en ciertos datos.
Cuando se cumplen todas las condiciones de LINE: linealidad independiente, errores, problemas normales, equivalentes a desviaciones de errores. La fórmula funciona bien, aunque sus errores son aproximadamente normales. Y si tiene una muestra grande, las condiciones de error pueden incluso desviarse de una norma apreciable.
