Вот несколько простых в использовании методов, которые должны серьезно помочь вам решить проблему со стандартной ошибкой и кредитом.
Определение: Стандартная ошибка оценки — это мера, связанная с каждым отклонением наблюдения от части всей рассчитанной линии регрессии. Простой, он используется при проверке точности прогнозов, о которых говорится с помощью линии регрессии.
<название>Заголовок <элемент><дел>
<дел><дел><див класс="">
Бетси Чеснат
Бетси имеет докторскую степень. в области биомедицинских продуктов Университета Мемфиса, степень магистра большинства наук Университета Вирджинии и степень бакалавра наук Университета Миссисипи. У нее более десяти лет опыта разработки программ STEM и преподавания физики, инженерии и биологии.
Кэтрин преподавала математику в средней школе и колледже более чем в 10 случаях. У нее есть докторская степень. по прикладной математике в Университете Висконсин-Милуоки, степень магистра математики в Университете штата Флорида и степень бакалавра математики в Университете Висконсин-Мэдисон.
<р>Общая ошибка аппроксимации, используемая в 1/2, чтобы точно показать, что это конкретное среднее значение выборки равно показателю генеральной совокупности. Изучите определение, которое чаще всего ассоциируется со стандартизованной ошибкой, формулу, используемую для ее расчета, примеры и то, как переводится стандартная ошибка.Обновлено: 23.12.2021
Обнаружение ошибок
Представьте, что в рамках лучшего школьного проекта вы решили определить, насколько хорош каждый игрок баскетбольной команды колледжа. Обратите внимание, что средний рост игроков на съемочной площадке составляет 72 дюйма. Это ваш приблизительный прогноз роста нескольких баскетболистов? Откуда вы это знаете, и есть ли полный способ количественной оценки качества фигуры, по которой сделаны эти измерения? На самом деле считается, что это способ помочь вам количественно оценить нас, но прежде чем мы сможем ответить на эти вопросы, мы должны сначала понять разницу между некоторой выборкой и популяцией.
В статистике образец слова ms относится к определенной группе собранных данных. В этом случае выборка может состоять из собранных вами записей об игроках всех пропорций в команде вашего колледжа. Популяция – это каждая вся наша группа, из которой была проведена выборка. Этой горсткой могут быть все школьные футболисты, многие баскетболисты любого уровня или любая другая группа. Есть много способов помочь вам определить популяцию, и вы действительно всегда будете знать, что представляет собой наша популяция. Для этого проекта предположим, что вы хотите, чтобы рост энтузиастов баскетбола из вашей университетской команды сравнивался с ростом всех очень крупных баскетболистов в старшей школе. Так что все население, вероятно, полностью состоит из высокообразованных баскетболистов.
Обновлено
Вы устали от того, что ваш компьютер работает медленно? Раздражают разочаровывающие сообщения об ошибках? ASR Pro - это решение для вас! Рекомендуемый нами инструмент быстро диагностирует и устраняет проблемы с Windows, значительно повышая производительность системы. Так что не ждите больше, скачайте ASR Pro сегодня!
Теперь, чтобы точно определить, как эта выборка представляет население, вам нужно пойти и измерить рост каждого школьного баскетболиста? Нет, связанных с курсом нет! Вместо этого вы можете рассчитать конкретную ошибку нормы, которая дает вам хорошее представление о том, насколько близко среднее значение вашей выборки стало к истинному среднему значению генеральной совокупности. Большая частая ошибка означает, что я полагаю, что сейчас в этой популяции существует фантастическая изменчивость, поэтому контрастные выборки дадут разные средние значения. Небольшая традиционная ошибка означает, что популяция в значительной степени однородна, поэтому среднее значение вашей выборки определенно близко, чтобы допустить их к популяции.
Чтобы вычислить стандартную ошибку, выполните следующие действия:
Обратите внимание на количество данных (n), а также на рекомендуемую выборку расчета (µ). Это без особых усилий среднее значение всех измерений.
Вычислите конкретную разницу между каждым измерением и вводом (вычтите среднее значение выборки из показателя).
Возведите в квадрат почти все отклонения, вычисленные на шаге 2, а также сложите их вместе: Σ(xi μ) ² –
Разделите их количество из шага 3 еще на единицу меньше, чем общее количество мер (n – 1).
Возьмите квадратный корень из числа, полученного в мере 4. Это то, что называется стандартным отклонением (σ).
Наконец, несомненно, разделите равномерное отклонение от шага 5, я бы сказал, на – квадратный корень из числа объяснений для вас (n), чтобы получить стандартную ошибку, связанную с вашей оценкой.
Вы часто будете видеть, как многие используют эти шаги, выраженные в виде формул, подобных этой, когда дело доходит до случаев, когда σ — это норма, а SE — стандартная ошибка:
Пример стандартной ошибки
Чтобы найти стандартную ошибку, требуется выполнить ряд действий. С нашим увеличенным школьным баскетболистом давайте сохраним пример, указывающий на ваш рост, чтобы убедиться, что мы понимаем, каким методом делать эти вычисления.
Давайте представим, что говорят эксперты, это данные, которые вы обрабатывали о росте баскетболистов в школе вашей компании:
Самым важным шагом для поиска ошибки критерия является нахождение среднего значения этого образца. Для этого вам нужно сложить плюс-минус все высоты, а затем разделить на некоторое общее количество стратегий (n равно 13). Это даст вам подходящее значение выборки 72.
Затем рассчитайте разницу, сравнив среднее значение выборки и показатель для каждого отдельного сада со всеми этими значениями, а затем просто суммируя всех людей вместе. . Управлять будет проще, если вы создадите таблицу со стилем, подобным тому, что вы видите в браузере:
Затем разделите деньги, которые вы в основном вычислили, на n – 1 и убедитесь, что вы возвели корень в квадрат, чтобы запросить отклонение от нормы.
Наконец, чтобы установить основную ошибку вашей оценки, разделите большую стандартную разницу на квадратный корень, относящийся ко всем измерениям (напоминание: n = 13 ). Обычно стандартная ошибка звучит так:
Начнем.
<дел>
Проблемы с упражнениями
Поиск ошибки качества для наборов данных может быть более сложным: есть много шагов, чтобы снова вернуться к нужным формулам. Однако с простым фактом все становится проще. В примерах чтения участники курса вычисляют базовую ошибку для двух различных типов наборов данных и находят 95% доверительный интервал для наборов данных для мужчин и женщин. После того, как вы создали всех студентов, вы почувствуете, что можете больше сосредоточиться на поиске стандартной ошибки и работе с интерактивными формулами.
Задание 1
Найдите стандартную ошибку оценки среднего веса высокопрофессионального футболиста по результатам взвешивания огромного школьного сноубордиста. Затем вы получите один 95% доверительный интервал для этих данных.
