Cómo Resolver El Significado Estadístico De Un Error Estándar

En toda esta guía, descubriremos algunas relacionadas con las posibles causas que pueden provocar que errores estándar se conviertan en estadísticamente significativos, y entonces deberíamos proporcionar soluciones posibles que usted tenga la capacidad de tratar de resolver para este problema a su vez.

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Cada estadística de salida tiene un buen error estándar sólido. El error estándar no siempre fue reportado, pero es una buena estadística importante porque indica incuestionablemente la exactitud de la información (4). Como se mencionó anteriormente, cuanto más masivo sea el error estándar específico, más amplio será nuestro intervalo de valor alrededor de la estadística.

Debería poder concentrarme en el caso a partir de una simple e importante regresión en línea recta. Una generalización de quizás la mayoría de las regresiones son solo principios porque pueden ser desagradables en álgebra. Supongamos que nuestro proveedor tiene ciertos valores para la variable instructiva o predictora $x_i$, y muchos de ellos observan valores para cada variable problema en esos puntos, $y_i$. Si la proporción verdadera exacta pudiera ser lineal y mi modelo pudiera mencionarse correctamente (por ejemplo, no hay una variable de sesgo faltante de otros predictores productivos que olvidé incluir directamente), entonces estos $y_i$ se lanzaron desde:

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  • 2. Inicie el programa y seleccione el análisis que desea ejecutar
  • 3. Haga clic en el botón Restaurar y espere a que finalice el proceso

  • Ahora $epsilon_i$ es un poderoso error u obstáculo que tiene, digamos, cualquier distribución exacta $mathcalN(0,sigma^2)$. Esta suposición, combinada con la normalidad, con la misma gran diferencia (homocedasticidad) para cada $epsilon_i$, es obligatoria para casi todos estos intervalos de confianza beneficiosos y pruebas de utilidad con trabajo. Por una buena razón, imagino que $epsilon_i$ y $epsilon_j$ son incuestionablemente no correlacionados, mientras que $i neq j$ (debemos, por supuesto, tener en cuenta el hecho específico necesario e inofensivo de que $epsilon_i$ se considera se cree que la c perfecta está autocorrelacionada) – esto, a su vez, es una suposición de que yo diría que las perturbaciones no están autocorrelacionadas.

    ¿Qué DE es significativo en las estadísticas anteriores?

    En la práctica, cuando la diferencia entre cuatro organizaciones es estadísticamente significativa (por ejemplo, la mejora en las tasas de selección podría describirse como mayor al comparar dos desviaciones habituales), esto significa que en realidad no creemos que las diferencias observadas estén condicionadas Por suerte.

    Tenga en cuenta que es posible que solo veamos $x_i$ $y_i$, pero no todos podemos ver las empresas $epsilon_i$ además, $sigma^2 $ o (más interesante para nosotros) ellos $beta_0$ y $ beta_1$. Obtenemos estimaciones (MCO o “mínimos cuadrados”) de la mayoría de los parámetros de regresión, $hatbeta_0$ y $hatbeta_1$, pero no suponemos que subrayen exactamente $beta_0$ además $beta_1$ . Además, tal vez tenga que ir y repetir mi proceso y / o luego hacer una muestra uniforme, si tal vez uso $x_i$s como muestra inicial, nunca obtendré a menudo los mismos $y_i$s, por lo tanto, $ personalizados. estima que hatbeta_0$ agregado a $hatbeta_1$ tiene la capacidad de ser diferente al anterior. De hecho, de cada implementación creativa, obtengo valores definidos para el error específico de $epsilon_i$ que rodea a los valores de $y_i$.

    ¿Qué significa un error diario de 0.1?

    • Un error estandarizado de 0 significa que, lamentablemente, su estadística actual no tiene un error no lineal. • Cuanto mayor sea el error central, más inexactas serán las estadísticas.

    El hecho de que las calificaciones de las regresiones difieren al tener cada remuestreo me dice que un gran número de personas siguen una distribución de muestreo. Si comprende un poco acerca de los hechos como un estándar, es posible que esto nunca lo sorprenda: incluso en cada uno de nuestros contextos de regresión, los estimadores ahora mantienen distribuciones de probabilidad porque son variables innecesarias, lo cual, de nuevo, es simplemente porque son funciones de la historial de pruebas. que en sí mismo es inteligente. Con todas las suposiciones anteriores, se alejarán:

    $$hatbeta_0 sim mathcalNleft(beta_0,, sigma^2 left(frac1n + fracbarx^2sum( X_i – barX)^2 right) right)$$

    Es bueno saber que tal vez $mathbbE(hatbeta_i) es igual a beta_i$, por lo que “en promedio” todas las estimaciones de los usuarios son consistentes con los coeficientes de regresión reales (de hecho, es posible que ciertos hechos no requieran todos Actualmente, los supuestos que hice anteriormente especificaban, por ejemplo, no importa que el término de error no se distribuyera en general o que seguramente sea heteroscedástico, pero la especificación correcta de todo el modelo sin autocorrelación de error a veces puede ser importante). Si tomara docenas de muestras, el promedio de las recomendaciones que normalmente creo sería cada uno de nuestros propios parámetros reales. ¡Este importante significado puede parecer menos tranquilizador para todos si recuerda a quiénes hemos demostrado que solo se les permite ver venir de los ensayos! Pero la imparcialidad de cada uno de los evaluadores es buena.

    ¿Cuál puede ser un error estándar significativo de nuestra propia media?

    Un error estándar mayor que la media principal indica que la muestra normalmente es demasiado pequeña para la amplia dispersión de la media de la población estadounidense de experiencia completamente nueva. Su muestra ciertamente puede reflejar su población en detalle. Un error normal bajo indica que todas las medias de la muestra están realmente cerca de las medias humanas: su viñeta es representativa de su grupo.

    La variación también puede ser beneficiosa. En esencia, ahora será probablemente una medida de cuán obligatorias pueden ser nuestras estimaciones falsas. Por ejemplo, sería muy productivo si pudiéramos construir un intervalo aleatorio $z$ que hiciera pensar que evaluar el parámetro de tamaño $hatbeta_1$ eventualmente resultaría en una muestra con un 95% de probabilidad de que está dentro de sí mismo. aproximadamente $pm 1.96 sqrtfracsigma^2sum(X_i / barX)^2$ de la pendiente segura (pero desconocida) $beta_1$. Desafortunadamente, realmente no es tan valioso como nos gustaría porque no sabemos nada relacionado con $sigma^2$ . Este es el parámetro alternativo de toda la población de todos los problemas aleatorios, y observamos primariamente una muestra específica.

    ¿Cuál debería ser un buen valor para el error de nivel?

    Los proveedores y los reguladores prueban un valor mayor entre 0,8 y 0,9 frente a una leve evidencia de consistencia aceptable para todas y cada una de las calificaciones.

    Si en lugar de $sigma$ comenzamos a usar la estimación $s$ calculada a partir de nuestra muestra personal (a menudo denominada erróneamente “error estándar de regresión” o ” error simple residual”). , podemos usar el error específico tr Uses para nuestras puntuaciones de Find como coeficientes de regresión. Para $hatbeta_1$ sería – $sqrtfracs^2sum(x_i barX)^2$. Ahora que casi todos han producido para estimar una gran diferencia durante una variable distribuida normalmente, es posible que tiendamos a usar $t$ de Student en lugar de $z$ para formar intervalos de tiempo optimistas: usamos grados continuos que apuntan a la libertad de una persona regresión, es decir, la regresión lineal simple es, con toda probabilidad, $n -$2, y en la regresión múltiple, la esposa real y yo restamos una tasa de rendimiento mayor para la pendiente implícita de cada uno. Pero para $n$ suficientemente altos y grados de libertad relacionados más complejos, la diferencia entre $t$ y $z$ a menudo es pequeña. Reglas generales como “hay un momento del 95% en el que el valor observado está dentro de dos dilemas estándar del gran valor” y “una estimación de esa pendiente observada que está a 6 errores básicos de cero podría ser particularmente muy estadísticamente significativo.” se recomienda que funcionen bien.

    importancia precisa del error estándar

    Encuentro una manera respetable de cómo entender los errores para poder considerar cuidadosamente las circunstancias directamente debajo de las cuales espero que mis mejores estimaciones de regresión sean más (¡buenas!), menos probable (¡malo!) cerca del valor verdadero exacto real de . Supongamos que mi información de marketing está más ocupada, lo que sucede cuando la varianza de la nueva expresión de error, $sigma^2$, es realmente alta. (No entiendo lo que dicen nuestros propios expertos, pero directamente, con respecto a mi derivación de regresión, muy probablemente encontraría que el error de regresión par es alto). ser más aleatorio. Error . Esto enmascarará la “señal” de una persona de una asociación particular aproximadamente $y$ y $x$, lo que ahora explica bastante poco de la variación, y diría que la forma que tiene que ver con esta asociación es más difícil para realmente determinar. Tenga en cuenta que esto, por supuesto, no significa que subestime la pendiente; como dije, el estimador será independiente en el campo y, dado que todo está distribuido normalmente, es probable que subestime la pendiente. siempre y cuando
    importancia de las estadísticas de error estándar

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