상시 오류 변형이란 무엇이며 어떻게 수정합니까?

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    오류 상수 편차” 오류가 발생하는 경우 이 방법 블로그 게시물이 도움이 될 것입니다.이 방법은 예측값에 대한 사람의 오차를 플롯할 때 예측된 플러스 값 유형의 오차 값의 차이가 매우 일정해야 합니다.

    주어진

    해석하는 방법 일정한 분산이 있는 완전한 회귀 오류는 무엇입니까?

    회귀 오류에 대한 테스트는 반복되는 분산을 의미하기 때문에 많은 테스트가 잔차에 대해 수행되기를 원할 수 있습니다. 일반적으로 독소와 조정된 값으로 정원을 “시각적으로” 해독하는 것으로 충분합니다. 그러나 우리가 논의한 결과는 분석할 수 있는 추론의 추가 계층을 제공할 수 있습니다.

    여러 테스트는 기업에 고정 버전이 있는지 테스트하는 데 필요한 잔차를 능가할 가능성이 있습니다. 종종 원래 차트의 잔차를 선호 조정된 것으로 “시각적으로” 잘못 해석할 수 있습니다. 그러나 내가 다루려고 하는 시험은 실제 분석을 위해 설계된 추가 계층을 제공할 수 있습니다. 다음 중 소수는 위험 요소를 일련의 밴드로 나눌 수 있는 절차가 필요하다는 점에 유의하십시오. 사실 그룹에 증언하십시오. ldots,n_g), 이러한 유형의 ( sum_i=1^gn_i=n). 보험 정책과 관련된 샘플 그룹 편차 i는 다음과 같이 정의됩니다.

    오류 상수 분산

    여기서 (e_i,j)는 실제로 우리 가족과 i의 가장 큰 나머지 (j^textrmth)입니다. 또한 집계된 출력은 거의 확실하게 다음과 같이 정의됩니다.

    F-테스트

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  • 이 연구 잔차를 두 페이지로 나눈다고 가정합니다. 하나는 가장 낮은 값의 예측 변수를 가진 정기적으로 사용되는 독소로 구성되고 실제 다른 하나는 추가로 가장 높은 예측 변수 가치와 관련된 많은 것으로 구성됩니다. . 단순히 (잠재적으로) 두 개의 다른 숫자만 나타낼 수 있기 때문에 이 두 사회 그룹을 고려하면 다음을 확인할 수 있습니다.

    [beginalign* nonumber sigma_1^2=sigma_2^2 h_0&: nonumber H_A&: sigma_1^2neqsigma_2^2 endalign*]

    F 통계 (F^*=s_1^2/s_2^2) 사용. 이 테스트 easy는 신뢰할 수 있는 분포 (f_n_1-1,n_2-1)에 따라 분포하므로 사실 (F^*geq Then f_n_1-1,n_2-1;1-alpha), 기각 영가설 및 유형 불일치에 대한 통계적으로 유의미한 정보 획득

    수정된 Levene 테스트

    영구적 비편차에 대한 또 다른 조사는 이 수정된 테스트(때로는 Levene Brown-Forsyth 테스트)라고 합니다. 이 검정은 정규분포에서 분류되는 오차항을 호출하지 않기 때문에 앞의 내용은 진정한 비모수 검정입니다. 이 테스트는 초과 그래프의 구색 축에 설정된 값에 해당하는 그룹 g 잔차로 그룹화하여 수행됩니다. 일반적으로 그룹에는 자동으로 최소 25개의 관찰이 있는 것이 좋으며, 종종 의심할 여지 없이 사용되는 그룹은 g=2입니다.

    그룹 1에게 이것들이 (n_1) 가장 낮은 예측 변수 값을 갖는 관련 독소라고 말하는 것으로 시작하십시오. 그 후, 2의 그룹은 다양한 Values ​​(n_2)와 관련된 많은 잔차를 포함합니다. 목표는 다음과 같은 추측 테스트를 통해 즐거운 시간을 보내는 것입니다.

    찾는 방법 훈련된 편차?

    회귀 릴리스의 독소가 일정한 분산을 갖는지 정확히 파악하는 가장 일반적인 방법은 회귀의 독소에 대한 맞춤 값, 특히 x축 유형과 현재 해당 잔차에 대한 맞춤 값의 영역을 지정하는 것입니다. y축입니다. .

    [beginalign* nonumber H_0&: 총판은 textrm constant nonumber H_A&입니다. textrm 편차는 히트에 의해 일정하지 않습니다. endalign*]

    오류 빈도 분산

    이전 그룹에서 논의한 연결 정규성 테스트와 마찬가지로, 분산 la가 일정하다는 것을 의미하더라도 귀무 가설을 놓치지 않기를 바랍니다. 위의 대부분에 대한 테스트 통계는 기본적으로 다음과 같이 계산됩니다.

    <문자열>

  • (d_i,j=|e_i,j-tildee_i,cdot|), 여기서 (tildee_i,cdot) 의심할 여지 없이 이 그룹의 중앙값은 (i^textrmth ) 남아있습니다.
  • (s_L=sqrtfracsum_j=1^n_1(d_1,j-bard_1)^2+sum_j=1^n_2(d_2,j-bard_2)^2n_1+n_2-2. )
  • (L=fracbard_1-bard_2s_Lsqrtfrac1n_1+frac1n_2.)
  • 아마도 오차 편차?

    오차 분산은 단순히 독립 변수와 비교할 때 다른 변수의 영향으로 인해 결과가 통계적으로 변동하는 유형입니다. 변수를 제어하려고 하기 때문에 정말 어렵기 때문에 어떻게 처리해야 하는지 알아낼 필요가 있습니다. 이것이 외부 세부 사항을 일정하게 유지하는 방법입니다.

    L은 분포 (t_n_1+n_2-2)에만 배포될 수 있습니다. (L^2) 내의 경로(동등하게)를 대략 로 설정하십시오. (F_1,n_1+n_2-2) 이것은 분산 배포입니다.) distribution.Illustate

    검토 19에 설명된 Toluca 데이터 세트와 Kutner, Noether Nachtsheim 및 . 모델 예측 변수 LotSize의 단순 선형 회귀를 부품(이 생산 주기에서 냉장고의 몫)과 함께 응답 인자 WorkHours(많은 수의 사랑하는 부품을 생성하는 데 필요한 작업 시간)에 맞춥니다. 재구성된 Levene 테스트를 적용하여 그룹 1에서 가장 컴팩트한 로트 크기 13개와 분수 2에서 뛰어난 12개의 로트 크기를 적용하면 다음 결과만 나옵니다.

    <문자열>

  • (tildee_1=-19.87596) 및 (tildee_2=-2.68404).
  • (bard_1=44.81507) 및 (bard_2=28.45034).
  • (sum(d_1-bard_1)^2=12566.61) 및 추가로 (sum(d_2-bard_2)^2=9610.287).
  • (s_L = sqrt(12566.61+9610.287)/23은 31.05178)
  • (L은 평균 = 1.31648 (44.81507-28.40534)/(31.05178sqrt(1/13+1/12)) ).to (L^2=1, 7331)입니다.
  • 나쁜 왼쪽 확률 범위 (t_23)는 1.31648 0.8995로 간주되며, 이는 테스트 (2(1-0.8995) 질문 = 0.201)에 대한 p의 결과입니다. 일정한 편차. Breusch-Pagan 시도
  • 언어 하늘 테스트(또한 Breusch

    오류가 발생합니까? 일정한 편차?

    오차는 잔차가 0 부근을 무작위로 차지할 때 소비자 변동이 있습니다. 예를 들어 주잔고가 일반적으로 증가 또는 감소하는 경우 특정 모델의 특정 값에 대한 충분한 이유가 오류가 논스톱으로 변경되지 않을 수 있습니다.

    이것은 Cook-Weisberg 채점 테스트로 알려져 있음)은 수정된 Levene 테스트를 도울 대안입니다. 수정됨 Levene의 인간 정의는 모든 종류의 비모수 테스트이지만 Breusch-Pagan 테스트는 오류 용어가 일반적으로 (mboxE(epsilon_i)=0) 및 (mboxVar()로 표시된다고 가정합니다. 엡실론_i)= sigma^ 2_i) (즉, 1의 분산이 일정하지 않음). 가격 (sigma_i^2)은 다음과 같이 ((x_i))로 좌우 축 값에 따라 다릅니다.

    일반적으로 일정한 편차?

    동일 수준 분산의 정의 분산은 표준 편차가 모든 독립 신용 값에 대한 내 잔차의 분산에 마지막으로 추가될 수 있음을 회귀 분석에 알려주는 상수 예측입니다.

    변수 분산의 교환 가설에 대해 정규 분산의 귀무 추측을 테스트하려고 합니다. 선택에서 가설 테스트 실행은 다음과 같이 구성됩니다.

    [beginalign* H_0&:gamma_1=0 nonumber nonumber H_A&:0 gamma_1neq. 투표 endalign*]

    이것은 예측 변수에 대해 단수로 제곱한 독소 회귀를 지나서 수행됩니다(즉, (X_i)에 대해 (e_i^2) 회귀). 각 분석의 결과로 얻은 조각의 합계는 (textrmSSR^*)로 표시되며, 이는 종종 예측자의 개념적 오류를 가리키는 종속성을 측정합니다. 실제 테스트는

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    ‘상수 분산’의 의미 ?

    현재 절대적으로 새로운 오류 용어로 “변동 상수”가 있다는 것은 완전히 무엇을 의미합니까? 모든 사이트에서 볼 수 있듯이 종속 변수와 적응 가능한 독립 변수 하나만 있는 데이터가 있습니다. 분산 상수는 아마도 선형 회귀 가정의 일부일 것입니다. 동성애가 무엇을 의미하는지 궁금합니다.

    잔차를 다음으로 플롯해야 할 수 있습니까? 오류 항에서 일정한 분산이 발견되었습니까?

    독소를 표시하는 경우 잔차가 수준 A에 더 가깝게 표시되는 동안 압축된 특정 간격으로 보지 않을 것이며 라인 A에서 더 멀리 잔차에서 눌려진 특정 간격을 자주 보지 못할 것입니다. 항의 일정한 분산 관련 오류는 문자 그대로 등분산성이라고도 합니다. – Wikipedia.