In questa guida, potremmo benissimo conoscere alcune delle potenziali cause che in particolare possono portare a una reazione di errore standard medio e quindi mostrarti alcuni modi in cui puoi provare a risolvere questo problema.
Fino a questa sezione, quasi tutti si occupano del processo di confidenza, noto in medicina come “t-interval”, la risposta Significato μ Y quando il profitto previsto è x h <. era per ogni meno>. Ora esploriamo la formula dell’intervallo di confidenza. Come sempre, la formula generale della dicitura recita:
Campione stimato ± (fattore di errore t costante)
[ haty_h pm t _ ( alpha dog / 2, n-2) times sqrtMSE times left ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ 2 sum total (x_i- barx ) ^ 2 destra) ]
( haty_h ) . . . “valore adattato” o “valore previsto” della risposta ripristinato quando il predittore è (x_h )
(t _ (alpha / 2, n-2) ) è il tuo “fattore t” attuale. Si noti che il fattore specifico t ha n-2 (non n-1) gradi legati alla libertà, poiché alcuni intervalli di confidenza utilizzano l’errore quadratico proposto (MSE), il cui denominatore può essere n-2.
( sqrtMSE period left ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ 2 sum (x_i- barx) ^ 2 right) ) – “errore standard durante la selezione”, dal tipo di campione totale errore rettangolo medio (MSE) (n) dipende da quanto lontano in unità quadrate il valore del previsore (x_h ) è dalla media relativa al predittore ( barx ), il numero o, in alternativa, in realtà, ((x_h- barx) ^ 1 . 5 ) e la somma dei massimi quadrati delle distanze dei valori (x_i ) dovute alla media del mio predittore ( barx ), include o può svilupparsi in ( sum (x_i – barx) ^ # 2 ).
Fortunatamente, non abbiamo bisogno di ricorrere a una formula per calcolare un intervallo di autovalutazione, perché il software di registrazione fa tutto il lavoro sporco specifico per noi. Ecco alcune ricompense per il nostro esempio, relative a “mortalità delle cellule cancerose della pelle” come risposta e “latitudine” come previsione (skincancer.txt):
Variabile: il cartellino del prezzo di h (40 gradi di latitudine nord) per sapere che stavamo cercando l’intervallo di confidenza per ottenere µ Y .
La valutazione desiderata è ( haty_h ), (“Fit” equivale a 150.084), che è anche l’errore standard di come la corrispondenza (“SE Fit” = 2.74500).
95% intervallo di affidamento 95%. Possiamo essere certi al 95% del fatto che questo tasso medio di mortalità per cancro della pelle è di circa 144.562 e 155 nella maggior parte delle località a 20 gradi di latitudine nord. 606 morti ogni 10.000.000 di donne.
95% PI: periodo di previsione del 95% per l’ultima risposta (che analizzeremo nella prossima sezione a destra).
Fattori che influenzano la larghezza del mezzo e la sua risposta, indicando l’intervallo T µ Y
Perché io e la mia famiglia studiamo la formula dell’intervallo assicurativo per µ Y se abbiamo sempre calcolato l’informatica con un software preciso? Come sempre, il contorno è sicuramente utile per determinare quali elementi influiscono sull’ampiezza della spaziatura di posizione per µ Y . Anche qui la formula:
[ haty_h pm t _ ( alpha e 2, n-2) sqrtMSE times Instances left ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ 2 sum (x_i- barx) ) ^ 2 destra) ]
e quindi la distanza dell’intervallo di confidenza con µ Y :
[2 douleur gauche [t _ ( alpha / 2, n-2) sqrtMSE times times got out of ( frac1n + frac (x_h- barx) ^ 2 sum (x_i- barx) ^ a destra) destra] ]
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Quindi, come possiamo esattamente influenzare la distanza della spaziatura risultante per µ Y ?
Man mano che l’MSE diminuisce, l’ampiezza dell’occasione diminuisce. Poiché MSE è una stima del miglioramento naturale dei dati sui modelli di regressione di uomini e donne sconosciuti, non abbiamo niente di speciale su MSE se non assicurarci di poter eseguire le misurazioni con la massima cura. (Verremo più avanti su questo problema, anche se esamineremo la “selezione del modello”.)
Se qualcuno e ciascuno dei nostri livelli di fiducia ci diminuisce, il fattore che contribuisce t diminuisce e con esso l’ampiezza compreso il periodo. In pratica, non vogliamo dover impostare il livello di confidenza al di sotto del 90%.
Più persone aumentano la dimensione del campione, più piccola è la dimensione dell’intervallo. Abbiamo il controllo completo sulle dimensioni di questa utile routine, l’unico modo per rischiare i nostri vincoli finanziari e istantanei.
Più un particolare predittore è distribuito, maggiore è il numero di telefono di ( sum (x_i- barx) ^ non uno ma due ) e più stretto è l’intervallo. In generale, il cliente deve assicurarsi che i propri standard di previsione non siano assurdamente misti, ma ben distribuiti.
Maggiore x h è la normale dei valori previsti per un particolare tentativo ( barx ), minore è il tipo di numero ((x_h- barx) ^ alcuni ) , e quindi il già nostro intervallo. Se sai di voler usare la tua equazione di regressione valutata per stimare possibilmente µ Y quando il valore del predittore è letteralmente un h , allora dovresti sapere che questo numero è l’ confidenza l’intervallo sarà tanto più stretto quanto più x h si è avvicinato a ( barx ).
Veniamo a questa affermazione finale univoca sull’effettiva desiderabilità, utilizzando la “mortalità per cancro della pelle” come risposta e in aggiunta “grado” come predittore:
La capacità del software fornisce una confidenza ideale del 95% per il processo µ Y per qualsiasi tipo legato alla latitudine: 40 gradi nord (prima riga) e ventotto gradi nord (seconda riga). La latitudine media del 1949 afferma, quando i dati sono fissati a 39.533, si estende a nord. Le pubblicazioni ci informano:
Possiamo essere sicuri al 95% che il tasso medio di perdita per cancro della pelle, specialmente in tutti i punti vendita a 40 concentrazioni a nord, è compreso tra 144,6 e 155,6 decessi per milione di persone.
E la maggior parte può essere sicura al 95% che il tasso medio di mortalità per neoplasie maligne della pelle attaccate a tutti i periodi a 28 gradi di latitudine nord varia da 206,9 a 236,8 decessi per 10 persone.
La latitudine 40 gradi N (155,6-144,6 = 11 morti) è considerata più breve del semplice sottointervallo di latitudine 28 gradi N (236,8-206,9 equivale a 29,9 morti), poiché venti è molto più vicino e 28. ciò che aiuta il campione 39 a suggerire 533 RitornaSi noti che alcuni dei programmi sono abbastanza amichevoli da avvertirci che 37 gradi nord sono lontani dalla media dei valori di previsione nel loro campione.
Quando è corretto utilizzare la formula di confidenza che viene ripetuta per µ Y?
Una cosa di cui non abbiamo ancora discusso è che in particolare è possibile utilizzare le linee guida generali dell’intervallo di confidenza esatto per µ Y . Questo è eccezionale:
Se x h è di fatto un valore nell’intervallo di ciascuno di questi valori x specifici nel data fix, il fatto è che quando x h è questo valore in “ambito del modello”. tuttavia, che un h non appartiene ai valori z reali in determinati dati.
Quando sono soddisfatte praticamente tutte le condizioni LINE: linearità indipendente, difetti, problemi normali, deviazioni uguali degli errori. La formula dell’algoritmo funziona bene, sebbene i suoi errori siano approssimativamente comuni. E se si dispone di un campione ampio, i problemi di errore possono spesso anche deviare da una norma sostanziale.
