Jak Rozwiązać Statystyczną Istotność Błędu Standardowego

W tym przewodniku odkryjemy kilka możliwych przyczyn, które spowodują błędy standardowe, aby stały się statystycznie istotne, oraz wtedy przedstawię możliwe rozwiązania, które klient może spróbować rozwiązać dla którego problemu.

Twój komputer nie działa tak jak kiedyś? Błędy i problemy systemu Windows można łatwo rozwiązać za pomocą tego niesamowitego narzędzia.

Każda statystyka wyjściowa zachowuje błąd standardowy. Błąd standaryzowany nie zawsze jest zgłaszany, ale bez wątpienia jest ważną statystyką, ponieważ oznaczałby dokładność ważnych informacji (4). Jak wspomniano wcześniej, im większy błąd standardowy, tym szerszy jest cały przedział ufności wokół statystyki.

Skoncentruję się na przykładzie prostej i ważnej regresji prostej. Uogólnienie być może licznych regresji to tylko zasady, ponieważ większość ludzi jest brzydka w algebrze. Załóżmy, że znaczna część naszej firmy ma określone wartości dla zmiennej objaśniającej lub predykcyjnej osoby $x_i$, dodatkowo większość z nich przestrzega etyki dla zmiennej problemowej w tych strefach, $y_i$. Jeśli dokładna prawdziwa relacja jest zarówno liniowa, jak i mój system jest poprawnie wymieniony (np. nie ma brakującej zmiennej obciążenia alternatywnych użytecznych predyktorów, o których zapomniałem, aby uwzględnić je bezpośrednio), wtedy te $y_i$ zostały zbudowane z:

Przyspiesz swój komputer w kilka minut

Czy Twój komputer działa wolno? Czy doświadczasz regularnych awarii i zawieszeń? W takim razie czas na pobranie Restoro! To potężne oprogramowanie naprawi typowe błędy systemu Windows, ochroni pliki przed utratą lub uszkodzeniem i zoptymalizuje system pod kątem maksymalnej wydajności. Dzięki Restoro możesz naprawić każdy problem z systemem Windows za pomocą zaledwie kilku kliknięć — nie jest wymagana wiedza techniczna! Więc po co czekać? Pobierz Restoro już dziś i ciesz się płynnym, stabilnym działaniem komputera.

  • 1. Pobierz i zainstaluj Reimage
  • 2. Uruchom program i wybierz skanowanie, które chcesz uruchomić
  • 3. Kliknij przycisk Przywróć i poczekaj na zakończenie procesu

  • Teraz $epsilon_i$ to określony losowy błąd lub przeszkoda mająca, powiedzmy, dokładny rozkład $mathcalN(0,sigma^2)$. To przewidywanie, w połączeniu z normalnością, z porównywalną wariancją (homoskedastyczność) dla każdego $epsilon_i$, jest zwykle ważne dla prawie wszystkich z tych dobrych przedziałów ufności i użyteczności testów klinicznych i badań. Nie bez powodu zakładam, że $epsilon_i$ i $epsilon_j$ powinny być nieskorelowane, natomiast $i neq j$ (musimy oczywiście uwzględnić na stronie niezbędny i nieszkodliwy fakt, że $epsilon_i$ jest uważane za idealne c zazwyczaj zakłada się, że jest autoskorelowane) – to z kolei jest założeniem, dla kogo perturbacje w rzeczywistości nie są autoskorelowane.

    Jakie SD jest w przeszłości ważne?

    W praktyce, gdy różnica między dwiema organizacjami jest statystycznie wartościowa (na przykład poprawa wskaźników selekcji jest większa przy porównywaniu dwóch odchyleń jakościowych), oznacza to, że prowadzimy nie wierzymy, że postrzegane różnice są uwarunkowane szczęściem.

    Zauważ, że kiedy widzę tylko $x_i$ $y_i$, podczas gdy nie widzimy firm $epsilon_i$ i dodatkowo $sigma^2$ lub (bardziej ciekawsze, żeby nam się udało) te $beta_0$ i $ beta_1$. Otrzymujemy szacunki (OLS lub „najmniejsze kwadraty”) w ramach wielu zaleceń regresji, $hatbeta_0$ i $hatbeta_1$, ale nie zawracamy sobie głowy oczekiwaniem, że dokładnie wyróżnią $beta_0$ i $ beta_1$ . Ponadto, może powinienem powtórzyć mój rozwój, a następnie zrobić jednolite doświadczenie, jeśli użyję $x_i$s jako pierwszej próbki, nigdy nie złapię tego samego $y_i$s – stąd osobiste szacunki $ hatbeta_0$ faktycznie $hatbeta_1$ będzie inny niż wcześniej. Rzeczywiście, w każdej kreatywnej implementacji mam różne wartości dla jedynego w swoim rodzaju błędu $epsilon_i$ wpływającego na ceny $y_i$.

    Co oznacza każdy standardowy błąd 0,1?

    • Błąd standardowy równy 0 oznacza, że ​​statystyka niestety nie zawiera błędu nieliniowego. • Im większy niedomiar błędu, tym bardziej niedokładne są statystyki.

    Fakt, że stopnie i regresje różnią się przy każdym ponownym próbkowaniu, mówi mi, przez co wiele osób śledzi dystrybucję próbkowania. Jeśli rozumiesz trochę prawie statystyki jako standard, być może nie zaskoczy Cię to – nawet w kontekście regresji, estymatory faktycznie mają rozkłady prawdopodobieństwa, ponieważ byłyby nieistotnymi zmiennymi, co znowu jest pierwotne, ponieważ są funkcjami dokładna historia próbki. co samo w sobie często jest przypadkowe. Mając wszystkie powyższe założenia, odwraca się:

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

    Dobrze wiedzieć, że możliwe jest $mathbbE(hatbeta_i) = beta_i$, tak aby „średnio” oszacowania użytkownika były spójne i miały rzeczywiste współczynniki regresji (w informacji fakt ten może nie wymagać wszystkich nieco wcześniej potwierdzone przeze mnie założenia – na przykład nie oznacza to, że składnik błędu nie był uważany za rozkład normalny lub że prawdopodobnie jest zdecydowanie heteroskedastyczny, ale prawidłowa specyfikacja związana z modelem bez autokorelacji błędów może być ważna) . Jeśli wziąłbym dużo próbek, zwykle uważam, że średnia z każdej z naszych ocen byłaby bardziej naszymi własnymi rzeczywistymi parametrami. Ten ważny punkt może wydawać się mniej uspokajający, jeśli pamiętasz, kogo nasza firma może zobaczyć tylko na próbach! Ale bezstronność mniej więcej wszystkich oceniających jest dobra.

    Co będzie znaczącym błędem standardowym wśród średniej?

    Błąd standardowy większy w porównaniu ze średnią wskazuje, że próba jest zbyt mała dla bardzo szerokiego rozrzutu średniej rzeczywistej całej populacji USA. Twoja próbka może nie odzwierciedlać Twojej populacji w specyfikacjach. Niski błąd normalny wskazuje, gdzie rzeczywiście znajdują się średnie próbki w stosunku do ludzkich – twoja własna próbka jest reprezentatywna dla ich grupy.

    Wariancja jest również korzystna. W skrócie, to wszystko jest teraz miarą tego, jak ważne mogą wydawać się nasze fałszywe szacunki. Na przykład, byłoby niezwykle przydatne, gdybyśmy mogli skonstruować nowy wielki arbitralny przedział $z$, który połączyłby nas w myśl, że ocena najwyższego parametru $hatbeta_1$ ostatecznie da wynik w odniesieniu do próbki z 95% perspektywą, która jest w sobie. blisko $pm 1,96 sqrtfracsigma^2sum(X_i / barX)^2$ z niektórych ciepłych (ale nieznanych) nachyleń $beta_1$. Niestety nie jest to tak cenne, jak byśmy chcieli, ponieważ nie wiemy prawie nic o $sigma^2$ . Jest to pewien parametr wariancji całej liczby osób z przypadkowymi problemami, a my wysłuchaliśmy tylko określonej próbki.

    Jaka jest dobra wartość, aby osiągnąć standardowy błąd?

    Dostawcy i organy regulacyjne próbują ustalić określoną wartość między 0,8 a 0,9 w kierunku rozsądnego dowodu akceptowalnej spójności dla każdej oceny.

    Jeśli zamiast $sigma$ użyjemy oszacowania $s$ obliczonego przez naszą próbkę (często błędnie określanego jako „standardowy błąd regresji” lub „resztowy błąd pierwotny”). , możemy skorzystać na błędzie tr Używa dla moich wyników Znajdź jako współczynników regresji. Dla $hatbeta_1$ byłoby to , $sqrtfracs^2sum(x_i barX)^2$. Teraz, gdy prawie każdy musiałby oszacować duży wpływ na zmienną o rozkładzie normalnym, zwykle używamy $t$ Studenta zamiast $z$ do tworzenia przedziałów pewności siebie – używamy ciągłych programów wolności jednego faceta regresja, tj. prosta regresja liniowa to prawdopodobnie $n -2 $, aw przypadku dwóch lub więcej regresji, moja żona i ja odejmujemy potężną dodatkową stopę zwrotu dla prawie każdego dodatkowego domniemanego nachylenia. Ale w przypadku efektywnie dużych $n$ i bardziej złożonej certyfikacji wolności, różnica między $t$ $z$ jest niewielka. Reguły przeglądania takie jak “istnieje 95% szansyże obserwowana wartość będzie mieścić sięw granicach dwóch standardowych dylematów twojej aktualnej poprawnej wartości” i “oszacowanie przy obserwowanym nachyleniu, które jest pewnym standardowym błędem od zera z pewnością byłoby bardzo dobrze być bardzo ważnym w przeszłości.” powinien działać dobrze.

    standardowa istotność statystyczna korupcji

    Znajduję rozsądny sposób na zrozumienie błędów, dzięki któremu mogę dokładnie rozważyć problemy, w przypadku których spodziewam się, że niektóre z moich oszacowań regresji będą dużo (dobre!) lub mniej prawdopodobne (złe!) zamknięcie, dzięki czemu można powiązać dokładną prawdziwą wartość . Załóżmy, że moje informacje marketingowe są nieco bardziej zaszumione, co ma miejsce, gdy alternatywa nowego wyrażenia błędu, $sigma^2$, będzie wysoka. (Nie rozumiem tych rzeczy, o których mówią eksperci, ale szczerze mówiąc, w moim wyprowadzeniu regresji prawdopodobnie stwierdziłbym, że prawdopodobnie błąd regresji jest wysoki). Błąd . To zamaskuje „sygnał” konkretnego skojarzenia między powiedzmy $y$ i $x$, co teraz w prostych słowach wprowadza stosunkowo niewiele zmienności, w wyniku czego twierdzę, że stan tego skojarzenia jest trudniejszy. określić. Zauważ, że to, razem z oczywiście, nie oznacza, że ​​nie docenię nachylenia – jak już powiedziałem, estymator będzie bezstronny w terenie, a głównie dlatego, że ma rozkład normalny, naprawdę czuję się tak samo prawdopodobne, że nie docenię, tak jak tak długo, jak ja
    Błąd standardowy oceny istotność statystyczna

    [Windows] Oprogramowanie, które sprawi, że Twój komputer znów będzie działał jak nowy