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Wenn Sie eine fehlgeschlagene Reduktion mit Fehlerstatistiken erhalten, wurde das aktuelle Benutzerhandbuch geschrieben, um Ihnen zu helfen.
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Der Proportional Reduction of Errors (PRE-Test) ist ein spezifischer statistischer Test und quantifiziert auch das genaue Ausmaß, in dem die Kenntnis der eindeutigen Variablen uns bei der Vorhersage pro alternativer Variable helfen kann. Mit anderen Worten, das Element hilft Ihnen zu verstehen, inwieweit das Wissen um die Variable x Ihnen helfen kann, eine weitere Änderung von s vorherzusagen.
Die proportionale Fehlerreduktion (Ist vor dem Test) ist ein statistischer Test, da genau bestimmt wird, wie viel Wissen in Bezug auf eine Variable uns helfen kann, eine andere Variable vorherzusagen. Es hilft Ihnen jedoch sicherlich zu verstehen, wie die Kenntnis des variierten x Ihnen helfen kann, eine weitere Variable y zu erwarten.
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Statistische Definitionen
Was ist das Besondere an der Reduktion (PRE-proportionale Testfehler)?
Der einfachste Weg, das Problem der relativen Fehlerreduktion zu lösen, besteht darin, den Korrelationskoeffizienten typischerweise zu quadrieren. Fügen Sie diese Steigung zusätzlich zum y-Achsenabschnitt hinzu. Nehmen Sie den Blockkern des Korrelationskoeffizienten.
Proportionale Reduktion durch Verwendung von Fehlern (PRE) ist ein statistischer Versuch, der das Ausmaß misst, und das Wissen um eine Variable kann dem Land helfen, eine andere Variable vorherzusagen.
Das Folgende hilft Ihnen jedoch tatsächlich zu verstehen, wie viel finanzielle Ressourcen Ihnen zur Verfügung stehen, wenn Sie die Variable x kennen, um eine andere Variable y leicht vorhersagen zu können. Wenn die Beziehung zwischen den Variablen auf Null geschätzt wird, wird die Kenntnis von x die Vorhersage von y nicht verbessern. Und wenn mehrere eine perfekte Beziehung sind, dann können Sie y mit 100 %iger Sicherheit antizipieren, sobald Sie x Y von kennen.
Beispiel
Die proportionale Fehlerreduzierung ist ein tatsächlich restriktiverer Rahmen, der in der Statistik weit verbreitet ist, in dem die Gesamtminderungsfunktion durch ein direkteres Fehlermaß wie das Kissenmittel erfasst wird. Beispiele sind die Gliederung des von Lambda-Koeffizienten, aber auch Goodman und Kruskal.
Angenommen, wir möchten, dass Sie die Endergebnisse der meisten Teilnehmer an einer bestimmten mathematischen Nachricht erfahren. Die Bestimmung der Größe eines Menschen (x) sagt Ihnen aufgrund der kleinen Stichprobengröße nichts über die endgültige Schätzung aus. Eine einfachere Vorhersage könnte dazu führen, dass eine bestimmte Klassenpunktzahl verwendet wird, um die Punktzahl eines Patienten vorherzusagen. Um ehrlich zu sein, könnte dies je nach Unterschied in der Klassenpunktzahl vor allem bei Highscores der Fall sein. Wenn Sie wissen, warum die richtige Person so viele Stunden damit verbracht hat, ihre vorherigen Testergebnisse zu erfahren, können Sie eine bessere Prognose erstellen. Je besser die Beziehung zwischen unseren untersuchten Variablen ist (z.B. kann die Vergangenheit insgesamt besser sein als das Element Stunden), desto proportionaler wird der Fehler reduziert.
PRE-Werte
Je größer die Vorhersage, desto weniger Fehler enthält sie. Diese vorläufige Statistik nimmt einen Wert zwischen 0 und 1 an.
Irgendwo in der Mitte sagt es sehr viel darüber aus, wie der Fehler normalerweise behoben wird. Wenn Ihre unabhängige Variable beispielsweise eine spezifische PRE-Bewertung von 0,5 hat, haben Sie die richtige 50-prozentige Reduzierung des Fehlers isoliert für die Vorhersage der abhängigen Variablen.
Normale Ruinen:
Statistisch gesehen haben sie keine grundlegenden Interpretationen. Zwei gemeinsame Studien sind, dass dieses P studiert. mit Pearsons Gamma-Zahl (Bailey, 1994).
Chi-Quadrat vs. VOR
Messungen können in zwei Unternehmen unterteilt werden: manchmal Chi-Quadrat oder PRE. Community hat Messungen, die auf dem Quadrat von Qi basieren, wie Phi oder V, vielleicht als schwach angesehen werden und (Bailey, veraltet 1994; Hanneman Kposova und 2012). Dies ist in der Tat hauptsächlich auf die Unbestimmtheit und darüber hinaus auf maßbezogene Ergebnisse zurückzuführen: ob Assoziationen „schwach“, „mäßig“, gleichmäßig oder „stark“ sind und für Nicht-Statistiker schwer erfolgreich zu interpretieren sind. Auch das Zahlenkonkrete Ergebnis hat bei Betrachtung des Laienmusters keine Besonderheit. Zum Beispiel ist für einige die Assoziation von 0,6 einfach doppelt so stark wie 0,3, das Endprodukt kann schwierig zu vergleichen sein. Auf der anderen Pokerseite haben die Zahlenangaben der wichtigsten Fehlerreduktionsmethode folgende große Bedeutung: Die Assoziation zu 0,6 ist wirklich einfach doppelt so stark wie zu 0,3. Dies macht es gerade in den Emotionswissenschaften zu einer eigentlich bevorzugten Methode, um die Ergebnisse im Hinblick auf Ratsverbände zu berichten.
Links
Die proportionale Verringerung der Sterblichkeit (PRL) bietet einen geeigneten allgemeinen Rahmen für die Entwicklung und Gewichtung von Indikatoren der Gesamtzuverlässigkeit gegenüber bestimmten Arten von Beobachtungskausalität, die mit ziemlicher Sicherheit allen Arten von damit verbundenen Fehlern unterliegen. Es bietet auch eine allgemeine Methode zur Entwicklung von Maßen für die große Zufriedenheit mit qualitativen Daten.
Bailey, K. (1994). Social Methods 4th Research, Hrsg.
Hanneman, R. & Kposova, A. (2012). A. Tägliche Sozialforschungsstatistik 1. Auflage. Josie Bass.
Der einfachste Weg, die proportionale Fehlerreduktion zu berechnen, besteht darin, einen bestimmten Korrelationskoeffizienten zu quadrieren.
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Was ist
was ist proportional zu (vorläufig zum Testfehler)?
Der proportionale Abfall (PRE-Fehlertest) ist ein mathematischer Test, der die Menge an Wissen über eine Variable quantifiziert, die uns helfen sollte, eine andere Variable vorherzusagen.
Der springende Punkt ist, dass es Ihnen hilft zu lernen, wie die Kenntnis der Zeitvariablen a reell Ihnen helfen kann, y vorherzusagen. Wenn es eine stoppende Beziehung gibt, die Variablen vergleicht, wird die Kenntnis von y es Ihnen nicht erleichtern, Y vorherzusagen, da Sie dies erwarten. Und es gibt eine perfekte Verbindung, wenn Sie x kennen und es für Sie einfacher ist, y mit 100 %iger Sicherheit vorherzusagen.
Beispiel
Nachname. im Voraus entziffern; jede gute Darstellung davon.
Nehmen wir an, Sie möchten, dass Sie die Endergebnisse aller Einzeltests von Einzelpersonen in einem vertrauenswürdigen Mathematikunterricht erfahren.Thematik. Wenn niemand die Größe (x) zu schätzen weiß, zeigt Ihnen die weiße Färbung das Endergebnis im Zusammenhang mit dem Test des Unternehmens. Eine bessere Annahme könnte darin bestehen, derzeit nur die mittlere Klasse zu verwenden, um die Punktzahl einer tatsächlichen Person vorherzusagen, aber dies könnte normalerweise einem sehr schwerwiegenden Fehler unterliegen, abhängig vom Kontrast zwischen den Punktzahlen der Charaktere. Zu wissen, wie viele Stunden ein toller junger Mensch gelernt hat, wie hoch die Testergebnisse sind und wie gut er im Moment ist, würde Ihnen wahrscheinlich helfen, eine viel genauere Vorhersage zu treffen. Je einfacher die Beziehung zwischen den Kriterien ist (z.B. können die Ergebnisse früherer Tests der aktuellste beste Indikator sein wie die Lernstunden), desto höher ist die proportionale Verringerung des Fehlers.PRE
Was
Je besser die Vorhersage, desto größer der Denkfehler. PRE-Statistik nimmt Moral von 0 auf 1.
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Die Alternative wird also wahrscheinlich Lambda sein.
Die Alternative wird also wahrscheinlich Lambda sein.
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