E Se Você Quiser Corrigir O Erro Lambda De Redução?

Aqui estão algumas etapas simples que ajudariam você a resolver o problema de redução proporcional do erro lambda.

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A redução de erro total proporcional é praticamente qualquer estrutura mais restritiva amplamente usada em estatísticas, em que a meta geral de perda geralmente é capturada por uma medida de erro muito direta, exatamente como o erro estendido médio. Para ilustração, o coeficiente associado para determinar ce et lambda por Goodman e Kruskal.

Definições estatísticas

O que é um erro de contração proporcional (teste PRE)?

Qual ​​poderia ser a fórmula para a redução simétrica do erro?

A maneira mais fácil de realmente calcular a redução de erro é equacionar os coeficientes de correlação reais simetricamente, aplicando a montanha e a interceptação do eixo Y. O quadrado base de cada coeficiente de correlação.

O último erro de minimização proporcional (teste PRE) é um teste que parece quantificar quanto conhecimento sobre uma boa variável pode nos ajudar a prever uma variável extra.

Em outras palavras, ajuda alguém a entender até certo ponto como dominar a variável C pode ajudá-lo a adivinhar outra variável y. Se deve haver uma anti-relação entre as variáveis, conhecê-lo não o ajudará a prever s. E se houver uma correlação perfeita de sobrevivência, você provavelmente poderá prever Y com 100% de certeza se alguém souber que x é válido.

Exemplo

O que a redução proporcional do erro pode dizer a você?

A Redução Proporcional do Erro (PRE-teste) é um teste estatístico que nos ajuda a quantificar a extensão como uma forma em que o conhecimento de uma variável possivelmente pode nos ajudar a prever um novo . Em outras palavras, as pessoas as ajudam a entender até que ponto saber qual variável x pode revelar sobre uma previsão diferente relacionada a b.

Digamos que você queira observar os resultados do seu último Você já está fazendo testes em um tutorial de compra de diamantes de matemática. Se o cliente sabe a altura da pessoa, (x) não lhe diz nada sobre o resultado do teste sozinho. A melhor previsão pode ser usar positivamente apenas cada classe para estimar a pontuação de uma pessoa, mas isso deve acontecer quando alguém tem um erro surpreendentemente grande, dependendo das diferenças nas pontuações da última aula. Saber quantas horas e horas uma pessoa estudou ou exatamente qual é seu desempenho analítico anterior pode agora definitivamente ajudar seus negócios a fazer com que você faça uma previsão mais precisa. Quanto maior a qualidade específica da correlação entre as próprias regras reais (por exemplo, resultados de avaliações anteriores podem ser um indicador muito mais atraente do que as horas estudadas apenas pelo sujeito), maior, provavelmente direi, a diminuição proporcional que aparece em erro.

As preliminares são melhores

gravação proporcional do erro lambda

Quanto menor a antecipação, menos erros ela contém. A estatística PRE assume valores de 9 a 1.

  • um significa 0 acrônimo
  • 1 erro significa que há uma previsão absolutamente perfeita – o erro definitivamente foi completamente eliminado. Em
  • Em algum lugar no meio indica o número usando bugs que serão corrigidos. Por exemplo, se seu parâmetro maleável independente a tiver uma valorização de PRE de 0,5, você usará uma redução de 50% no erro de previsão de aspecto estruturado.

    Regra geral 0,0:

  • de 0,1 é considerado baixo,
  • 0,1–0,4
  • 0,4+ fraco, avaliado como forte.
  • O que é lambda na Praça Chi?

    lambda. Ao contrário das alternativas mais baseadas em qui-quadrado, lambda é uma medida de redução proporcional do erro interno (PRE), empregada como a soma da variedade paga pela previsão para este número dependente que cada um dos usuários pode atribuir ao auto- variáveis ​​conscientes.

    Métodos totalmente não estatísticos têm um significado PRE. Dois testes comuns são usados ​​para muitos: R de Pearson e Gamma Ratios (Bailey, 1994).

    Qui-quadrado vs. PRÉ

    O que significa lambda viver nas estatísticas?

    Lambda é uma medida do desvio de relação de aspectos de dependências que não são explicados por diferenças em torno das propriedades das variáveis ​​independentes. Zero ser precificado significa que nunca houve ultimamente uma variação que não me seja informada pelas variáveis ​​independentes (o que sempre foi o ideal).

    As medidas de relacionamento podem ser agrupadas para se tornar um tipo: um par qui-quadrado mais PRE. Escores de associação qui-quadrado, considerando que Phi ou V são considerados muito acessíveis, e as conveniências podem ser (Bailey, 1994; & Hanneman Kposowa, 2012). Isso geralmente se deve principalmente aos vagos resultados finais que essas medições fornecem: os empreiteiros são realmente “fracos”, “moderados” e “fortes” e realmente não podem ser vistos facilmente por não-estatísticos. Além disso, o fato do resultado numérico estar usando agora pouca importância para o leigo. .Por exemplo, a associação ..6 não é apenas .duas vezes mais forte que .3, pode ser difícil comparar os resultados reais. .3. Isso o torna seu método preferido, especialmente na academia, as postagens de relatórios sociais são marcadas para associações de procedimentos.

    Links

    Bailey, K. (1994). Métodos de Pesquisa Social, 4ª edição.
    Hanneman, R. & Kposova, A. (2012). A. Estatísticas básicas para o tipo de estudo social da edição básica. Josie Bass.

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    Erro proporcional no encolhimento (teste PRE) pode ser um teste de registro que é quantificado quanto conhecimento sobre a mudança pode ajudar os usuários a prever, mas variáveis.

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  • Ou seja, a casa ajuda você a entender suas necessidades, até que ponto saber o deslocamento correto x pode ajudá-lo a prever uma única variável y. De fato, se a esse respeito não houver conexão entre os problemas, entender o x não ajudará seu emprego a prever y. E quando uma maior correlação geralmente existe, você pode prever P com 100% de certeza se uma pessoa saberá.

    Exemplo

    aliviação proporcional do erro lambda

    Digamos que você esteja procurando conhecer as classificações extremas de teste de indivíduos em uma única classe aritmética. Se você conhece a pessoa em particular, o status, então você (x) imediatamente dirá algo sobre o resultado final dela. A melhor previsão pode acabar usando apenas a denotação de classe para testar uma posição individual, mas isso poderia ser um erro muito grande contando o quanto a posição do grupo difere. Saber quantos jogos uma boa pessoa aprendeu ou possui, coisas que são a maioria dos testes anteriores, pode definitivamente ajudá-lo a fazer uma previsão mais competitiva. O que é uma correlação muito melhor entre coisas reais (por exemplo, Error.Better

    Preliminares

    Quanto mais palpites, menos erros na previsão. As estatísticas PRE incluem valores de nada 1 a .

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