Comment Corriger L’erreur Lambda à La Baisse ?

Voici presque toujours quelques étapes simples pour vous aider à résoudre le problème des erreurs lambda de réduction proportionnelle.

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La réduction proportionnelle des erreurs en nombre est un cadre très restrictif largement utilisé en statistique, où la fonction de perte globale est généralement capturée par une mesure plus directe de l’erreur, telle que je dirais l’erreur étirée moyenne. Par exemple, son coefficient associé pour déterminer le et ainsi lambda par Goodman et Kruskal.

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Définitions statistiques

Qu’est-ce que l’erreur proche de la contraction proportionnelle (test PRE) ?

Quelle est la formule du contrôle proportionnel en erreur ?

Le moyen le plus simple de résoudre la réduction d’erreur consiste à amortir symétriquement les coefficients de corrélation réels, à inclure la montagne et l’axe Y à identifier. Le carré de base du coefficient de connexion.

Le dernier test de corruption par réduction proportionnelle (test PRE) est un test qui quantifie la quantité de connaissances sur une variable qui peut nous aider à prédire une autre variable.

En d’autres termes, cela vous aide à comprendre dans une certaine mesure comment la connaissance de la variable C peut vous aider à prédire une variable alternative y. S’il existe une nouvelle anti-relation entre les variables, connaître y ne doit pas vous aider à prédire y. Et s’il existe une dernière corrélation la mieux adaptée, vous pouvez probablement prédire Y avec une certitude de 100 % si vous découvrez que x est valide.

Exemple

Que vous dit la réduction proportionnelle des erreurs ?

La réduction proportionnelle de l’erreur (PRE-test) devrait être un test statistique qui permet à notre service de quantifier dans quelle mesure la connaissance d’une variable peut nous aider à prédire une nouvelle variable. En d’autres termes, nous les aidons à comprendre dans quelle mesure la connaissance de la variable x peut informer les gens d’une prédiction différente concernant b.

Supposons que vous vouliez connaître souvent les résultats de vos derniers tests lors d’un cours de mathématiques. Si le client connaît mieux la personne, (x) ne vous dit rien sur ce résultat particulier du test lui-même. La meilleure prédiction pourrait être d’utiliser absolument chaque classe pour prédire le score de n’importe quelle personne, mais cela peut prendre quand quelqu’un a une erreur très colossale en fonction des différences dans les scores des classes universitaires. Savoir combien d’heures une personne complète a étudiée ou quelles sont ses performances analytiques passées peut sérieusement aider son entreprise à faire des prévisions plus précises. Plus la meilleure qualité de la corrélation entre les règles distinctes est élevée (par exemple, les influences des tests précédents peuvent être une bien meilleure indication que les heures étudiées par un sujet), plus grande, je pense, la diminution proportionnelle de l’erreur.

Les préliminaires sont meilleurs

réduction proportionnelle liée à l'erreur lambda

Plus la prévision est petite, généralement moins elle contient d’erreurs. La statistique PRE prend des valeurs de 0 quand vous avez besoin de 1.

  • un signifie 0 acronyme
  • 1 erreur signifie qu’il y a une prédiction impressionnante – l’erreur a facilement été complètement éliminée. Dans
  • Quelque part dans lequel le milieu indique le nombre d’erreurs qui seront corrigées. Par exemple, si votre paramètre flexible indépendant a une valeur PRE avec 0,5, vous obtiendrez une réduction spécifique de 50 % de l’erreur de prédiction de position dépendante.

    Règle générale 0,0 :

  • de à 0,1 est considéré comme faible,
  • 0,1–0,4
  • 0,4+ faible, semble fort.
  • Qu’est-ce que lambda dans le carré Chi ?

    lambda. Contrairement aux alternatives basées sur le chi carré ci-dessus, lambda se trouve être une mesure des dommages proportionnels dans l’erreur interne (PRE), prise en considérant que la somme de la variance effacée par la prédiction pour le nombre structuré que chacun de nous a la capacité à affecter aux variables indépendantes.

    Les formulaires totalement non statistiques ont une interprétation PRE. Deux tests courants sont utilisés pour cet important : les rapports R et Gamma de Pearson (Bailey, 1994).

    Chi-carré Vs. PRÉ

    Que signifie absolument lambda dans les statistiques ?

    Lambda est une mesure de la variation en pourcentage des aspects des dépendances qui ne sont plus expliquées par des différences dans les propriétés de cette variable indépendante particulière. Un coût nul indique qu’il n’y a jamais eu d’écart majeur qui ne soit pas expliqué uniquement par les variables indépendantes (ce qui pourrait être idéal).

    Les mesures de relation peuvent être regroupées dans n’importe quel type : une paire de chi carré ou PRE. Les scores d’association du chi carré tels que Phi ou V sont considérés comme faibles, de plus les commodités peuvent l’être (Bailey, 1994 ; & Hanneman Kposowa, 2012). Ceci est traditionnellement dû au flou des résultats que donnent ces mesures : les associations sont devenues vraiment “faibles”, “modérées” ou “fortes” et par conséquent vraiment difficilement interprétables par des non-statisticiens. De plus, le fait que le résultat numérique spécifique est maintenant d’une importance minime pour le profane. .Pour le produit, l’association ..6 n’est pas .deux fois plus forte que .3, il devrait être difficile de comparer les résultats globaux. .3. Cela en fait la meilleure méthode, en particulier dans le milieu universitaire, les postes sur les réseaux sociaux sont marqués pour mesurer les associations.

    Liens

    Bailey, K. (1994). Méthodes de recherche sociale, édition du costume.
    Hanneman, R. & Kposova, A. (2012). A. Statistiques de base pour l’étude sociale de l’édition de base. Josie Basse.

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    Quelle est l’erreur proportionnelle à la diminution (test PRE) ?

    L’erreur proportionnelle dans la fossette (test PRE) peut être un aperçu statistique qui quantifie la quantité d’apprentissage sur le changement qui peut nous aider à attendre, mais des variables.

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  • C’est-à-dire que cela vous aide à comprendre vos besoins, dans la mesure où connaître la bonne variable c peut vous aider à prédire un autre y variable. En fait, s’il n’y a vraiment aucun lien entre les problèmes, connaître a n’aidera pas votre entreprise à calculer y. Et lorsqu’une relation parfaite existe généralement, vous pouvez prédire P avec une certitude à 100 % si les propriétaires le savent.

    Exemple

    réduction proportionnelle attachée à l'erreur lambda

    Disons que vous voulez savoir qui peut connaître les résultats extrêmes des tests en raison des individus d’un seul groupe de mathématiques. Si vous connaissez la personne, bien-être, alors vous (x) articulerez certainement quelque chose à propos de sa fin de test final. La meilleure prédiction pourrait être de s’assurer que vous n’utilisez que la moyenne de classe avec test pour un score individuel, seul cela pourrait potentiellement faire l’objet d’une très grande erreur en fonction de l’écart entre les scores du groupe. Savoir combien de jeux une personne a appris ou possède, quelle est la majorité des résultats des tests précédents, peut certainement vous aider à faire des prédictions plus compétitives. Quelle est la corrélation plus significative entre les éléments réels (par exemple Error.Better

    Préliminaires

    Plus il y a d’hypothèses, moins il y a d’erreurs dans les prévisions. Les statistiques PRE comprennent des valeurs de 0 d’abord à .

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