회귀: RASE 대 표준 오류Fit Model 플랫폼에서 다변량 "최소 제곱 적합"을 수행하면 플랫폼을 통해 세 가지 값을 열에 저장할 수 있습니다.
- 예측의 표준 오차
- 잔차의 표준 오차
- 개인의 표준오차
전체 모델에 대해 하나의 균일한 RMSE 값을 사용하는 대신 예측 변수 전체에서 모델링 오류가 어떻게 변경되는지 알고 싶습니다(예를 들어 저전압에서 높은 변동이 나타날 수 있음).
그래서 이 3개의 StdError 값은 나에게 흥미롭지만 어떻게 해석해야 할지 모르겠습니다. Stderr Residual/Individual은 내 RMSE 수치와 매우 유사하지만 변동이 거의 없습니다. 값은 전체 테이블에서 매우 유사합니다(내 테이블에서 RMSE는 ~32MHz입니다.... "StdErr of Residual"은 30.2에서 32.1까지 다양합니다. , "개인의 StdErr"은 32.3에서 34.0까지 다양함)
그러나 "Stderr of Predicted"는 매우 흥미로운 것 같고 추세가 나에게 의미가 있습니다. 데이터 포인트가 많을수록 변동이 더 작습니다(모델이 거기에서 더 자신감이 있다고 제안함). 그러나 숫자의 크기는 그렇지 않습니다. 말이 안 돼요. 2.66MHz에서 11MHz까지 다양합니다. 이를 전체 RMSE 32로 제곱하는 방법을 잘 모르겠습니다.
누구든지 내가 이것을 이해하도록 도와줄 수 있나요?
감사해요,
찰스
답: 회귀: RASE 대 표준 오류이 주제에 대해 자세히 알아보고 나니 이제 더 잘 이해하게 된 것 같습니다. 개별의 StdError는 t-배수로 조정된 신뢰 구간의 기초인 것으로 보입니다.
답: 회귀: RASE 대 표준 오류안녕 찰스,
귀하의 질문에 답변해 주셔서 감사합니다. 조사 중이었지만 JMP 도움말 온라인 설명서에서 제공한 것 외에는 추가 정보가 없었기 때문에 귀하의 질문에 답하기 위해 해당 주제를 학습하게 되었습니다.
이러한 3가지 오류 유형을 서로 비교하면 3가지 모두 사이에 공식적인 관계가 있는 것처럼 보이며 이러한 관계는 모델 적합 매개변수의 신뢰 수준을 결정하는 데 사용됩니다.
이러한 오류에서 유용하다고 생각되는 것은 잔차에 체계적인 변화가 있는지 확인하는 것입니다. 그렇다면 이는 모델이 과소적합되어 일부 핵심 효과가 누락되었음을 나타내는 지표입니다.
표시
