[PC-gebruikers] Stop met worstelen met Windows-fouten. Reimage kan helpen. Download hier.

Deze handleiding is bedoeld om u te helpen wanneer u een langdurige foutregressie-fout krijgt.Homoscedastic (ook gespeld als “homoscedastic”) verwijst naar een goede staat waarin een groot verschil in overgebleven of foutzin zich in het regressiemodel bevindt. Dat zal waarschijnlijk zijn, de foutterm verandert niet veel wanneer de werkelijke waarde samen met de voorspellende variabele verandert.

Dit is een van de plaatsen geworden waar ik heb gemerkt dat het nuttig is om naar overtuigde formules te kijken, misschien voor anderen met wiskundepaniek en angst (ik stel voor dat je niet per se wegrent). Een eenvoudig lineair regressiemodel ziet er vergelijkbaar uit:
$$Y=beta_0+beta_1X+varepsilon ntextwhere varepsilonsimmathcal N(0, sigma^2_varepsilon)$$Wat hier van onschatbare waarde is, is dat dit patroon expliciet stelt dat één keer dat u uw informatie in alle gegevens (bijv. “$beta_0+beta_1X$”) als zinvol evalueert, er bijna witte ruis overblijft. In dit geval worden de fouten weergegeven langs de normaal a met alle variantie $sigma^2_varepsilon$.

Het is belangrijk om goed te begrijpenb dat Is $sigma^2_varepsilon$ waarschijnlijk geen variabele is (hoewel iedereen in de instructiealgebra het zo zou noemen). Het verandert niet. $X$ varieert. $Y$ verandert. Foutwoord, $varepsilon$, willekeurig; varieert, is het, informatietechnologie is een krachtige variabele. De parameters ($beta_0,~beta_1,~sigma^2_varepsilon)$ zijn echter onbetwistbaar tijdelijke aanduidingen en de waarden zijn voor ons ongehoord – ze zijn misschien niet verbeterd. In plaats daarvan zijn ze onbekend, zeker hetzelfde. Het resultaat van dit basisfeit is de discussie dat $sigma^2_varepsilon$ hetzelfde kan blijven, ongeacht wat $X$ is (d.w.z. het maakt niet uit welke waarde erin wordt vervangen). Met andere woorden, de variantie binnen de foutresiduen / is dagelijks. Overweeg dit model voor meer contrast (en misschien veel meer duidelijkheid):
$$Y=beta_0+beta_1X+varepsilon ntextwhere varepsilonsimmathcal N(0, f(X)) n~ ntextwhere f(X)=exp(gamma_0+gamma_1 X) ntextandgamma_1ne 0$$In deze combinatie passen we de waarde toe op $X$ (beginnend naar de volgende regel), voeren het uit voor de $f(X)$ inspanning, en krijgen door middel van een fout de variantie die je krijgt terwijl die exacte waarde gemarkeerd is met $ X$ moet gerelateerd zijn. Vervolgens brengen we de rest van de vergelijking over van gewoon.


Laat Windows-fouten je niet tegenhouden.

Laat uw pc-problemen u niet in de steek! Met de Reimage-reparatietool kunt u veelvoorkomende Windows-problemen snel en eenvoudig diagnosticeren en oplossen. Bovendien kunt u door Reimage te gebruiken ook de systeemprestaties verbeteren, het geheugen optimaliseren, de beveiliging verbeteren en uw pc afstemmen voor maximale betrouwbaarheid. Dus wacht niet - download Reimage vandaag nog!

  • Stap 1: Download en installeer Reimage
  • Stap 2: Open het programma en klik op "Scannen"
  • Stap 3: Klik op "Repareren" om het reparatieproces te starten

  • De uitgebreide discussie zou moeten helpen om de aard van de veronderstelling te waarderen; Ook rijst de vraag hoe dit het beste kan worden beoordeeld. In wezen correct zijn twee schema’s: formeel experimenteren met hypothesen en testen van eigenschappen. Tests ter ondersteuning van heteroscedasticiteit kunnen worden gebruikt met behulp van gegevensoverdracht (dwz wanneer er alleen vaste $X$-idealen voorkomen) of ANOVA. Ik bespreek deze specifieke resultaten hier: Waarom Levene’s test echt is voor gelijke rechten van varianties in combinatie met niet de F-ratio. Ik ben echter geneigd te denken dat het beter is om de verhaallijnen te timen. @penquin_knight heeft professioneel werk geleverd door te laten zien hoe constant groot verschil eruit ziet door echte systeemresiduen te tekenen die homoscedasticiteit vertonen met aspect van het type passend denken. Heteroskedasticiteit kan ook worden gevonden in de weergave van onbewerkte gegevens, mogelijk in de schaalpositie materiële goederen (ook wel spreidingsniveau genoemd). Idealiter begraaft u de laatste voor u met één specifieke aanroep naar plot.lm(model, which=2); is de wortel van het kwadraat van positieve waarden in termen van residuen rrn in tegenstelling tot aangepaste representaties met een echt nuttig gesuperponeerde onderste curve. U wilt dat de hoofdbodem passend, vlak en dus niet schuin is.

    Beschouw de volgende muziekgrafieken, die laten zien hoe homoscedastische met heteroscedastische gegevens eruit kunnen zien in de volgende drie verschillende soorten vergelijkingen. Let op de vorm van het gebruik met betrekking tot de bovenste twee heteroscedastische diagrammen, samen met de stijgende onderste regel op iemands laatste.

    Wat is echt foutvariantie in regressie?

    Restalternatief (ook wel onverklaarde variantie of vaak foutvariantie genoemd) is de variantie die is gekoppeld aan een (rest)fout. Nauwkeurige betekenis. hangt af van het type welzijnsdiagnose dat u stelt. Zo induceren niet-geselecteerde fluctuaties in een regressieanalyse een variantie in de buurt van een “echte” regressielijn (Roetmeyer, ongedateerd).

    Voor de volledigheid is hier de actu-code die ik heb gebruikt om de beste van deze gegevens te genereren:

    constante foutvariantieregressie

    set.seed(5)N resulteert in 500b0 3B1 = = 0,4c2 was 5g1 = 1.5g2 = 0,015x is waarschijnlijk runif(N, min=0, max=100)y_homo is gelijk om ervoor te zorgen dat je b0 + b1*x + rnorm(N, mean=0, sd=sqrt(s2))y_hetero is gelijk aan b0 + b1*x + rnorm(N, mean=0, sd=sqrt(exp(g1 + g2*x)))mod.homo impliceert lm(y_homo~x)mod.hetero = lm(y_hetero~x)

    Lineaire regressie is een goede en hoog aangeschreven techniek die we gebruiken om een ​​bepaald type relatie tussen deze een of meer voorspellende variabelen te meten met een responsvariabele.

    Een van de magische formule-aannames van lineaire regressie is wie de residuen een normale versie hebben op elk niveau van de overheersende voorspellende variabele (variabele

    Als deze veronderstelling ongetwijfeld onwaarschijnlijk is, zouden de residuen kunnen lijden aan heteroscedasticiteit. Wanneer dit gebeurt, worden schattingen van de producentenratio onbetrouwbaar.

    Constante variantie schatten

    Wat betekent constante variantie bij regressie?

    Definitie van constante spreiding Constant groot verschil is de basisveronderstelling in regressieanalyse dat de aard van deze standaarddeviatie en de variantie van de residuen constant zijn voor alle exacte waarden van de informatieve variabelen.

    De meest gebruikelijke manier om te bepalen of de residuen van een wonderregressie misschien een constante variantie hebben, is door de fit-waarde te plannen tegen een deel van het toxine.

    Dit is een type dat de aangepaste waarden van elke regressiekopie op de x-as weergeeft, en ook vergeleken met de residuen van die aangepaste volumes op de y-as.

    Als de variantie van de meeste residuen ongeveer gelijk is voor elk niveau van gepaste feiten, zeggen we dat de aanname in constante veelvoud geldt.

    Anders, als de verdeling van residuen systematisch toeneemt of beide afneemt, kan deze aanname buiten beschouwing worden gelaten.

    Opmerking. Dit type plot kan alleen worden gemaakt nadat het betere model is aangepast aan de dataset door regressie te selecteren.

    Gebruiken fouten constante variantie in lineaire regressie?

    Bij het uitvoeren van een wetenschappelijk regressieonderzoek De variant van de foutenpercentages moet constant zijn en hun gemiddelde waarde gelijk aan nul. Anders is uw model mogelijk ongeldig. Om al deze hypothesen te testen, moet u een gewenste plot van residuen versus geplaatste waarden gebruiken.

    Het volgende artikel toont een voorbeeld met een voorbereide waarde in vergelijking met uw eigen restplot met m constante spreiding van de projector:

    constante slip-up variantieregressie

    Merk op dat de toxines willekeurig rond nul verspreid blijven over het onbepaalde model, met een constante schurende output op elk niveau bij fit.

    < div style="box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.02) 0px 1px 3px 0px, rgba(27, 31, dertig, 0.15) 0px 0px 0px 1px;padding:20px 10px 20px 10px;">

    Waarom is het van groot belang dat de residuen een constante foutvariantie hebben?

    Heteroscedasticiteit zal een omstandigheid zijn, aangezien de gewone kleinste-kwadratenregressie (OLS) accepteert dat alle toxines afkomstig zijn uit een populatie, aangezien deze een consistente variantie heeft (homoscedasticiteit). Om aan de specifieke regressie-aannames te voldoen en vertrouwen te hebben in de resultaten, moeten deze speciale residuen een continue variantie hebben.

    Deze software is ontworpen om u te helpen uw computer te repareren en te beschermen tegen fouten.

    How To Solve Constant Error Variance Regression
    Cómo Resolver La Regresión De Varianza De Error Constante
    상수 오차 분산 회귀를 해결하는 방법
    Как решить регрессию дисперсии с постоянной ошибкой
    Hur Man Löser Konstant Felvariansregression
    Jak Rozwiązać Regresję Wariancji Stałego Błędu?
    Como Resolver A Regressão De Variância De Erro Constante
    Comment Résoudre La Régression De La Variance à Erreur Constante
    Come Risolvere La Regressione Della Varianza Dell’errore Costante
    So Lösen Sie Die Varianzregression Mit Konstantem Fehler