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Si tiene una reducción de errores con estadísticas de errores graves, la guía del usuario de hoy ha sido diseñada para ayudarlo.
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Definiciones estadísticas
¿Qué tiene de especial la reducción (errores de prueba proporcional PRE)?
La forma más elemental de resolver el problema de la reducción del error relativo es calcular el coeficiente de correlación. Suma esta pendiente descendente y el intercepto en y. Calcula la raíz stop del coeficiente de correlación.
La Reducción Proporcional del Error (PRE) es una prueba matemática que permite medir hasta qué punto conocer una variable puede enseñarnos a predecir otra variable.
Sin embargo, el seguimiento le ayudará a comprender cuán sustancialmente el dinero, conociendo la variable x puede predecir fácilmente otra variable gratis p. Si la relación entre las variables fuera aproximadamente cero, conocer x no le ayudará a predecir y. Y como si existiera una relación perfecta, tal vez conociendo x Y de ti puedas predecir y con un 100 % de certeza.
Ejemplo
Supongamos que aspiramos a conocer las puntuaciones finales de los participantes en una determinada lección de matemáticas. Determinar el tamaño de una persona real (x) no le dirá nada sobre la estimación final atribuida al pequeño tamaño de la muestra. Una mejor predicción podría terminar haciendo un puntaje de clase para predecir el puntaje de su persona, para ser honesto, este enfoque podría ser el caso especialmente además de un puntaje alto, dependiendo de una variación en los puntajes de clase. Conocer la razón clave por la que una persona dedicó tanto tiempo a estudiar los resultados de sus pruebas anteriores definitivamente lo ayudará a hacer una predicción más grande. Cuanto mejor sea la relación dentro de las variables que se estudian (p. ej., el rendimiento puede ser mejor que todos los componentes, horas), más proporcional se reduce el error.
Valores PRE
Cuanto mayor sea su pronóstico, menos errores incluye. Esta estadística preliminar toma una puntuación de 0 a 1.
En algún lugar en el medio, dice mucho acerca de cómo se soluciona el problema. Por ejemplo, si su última variable independiente tiene un valor PRE específico de 0,5, obtendrá una reducción del 50 % si usa solo el error para predecir la variable estructurada.
Ruinas normales:
Estadísticamente, tienen muy pocas interpretaciones preliminares. Dos estudios comunes normalmente los estudios P. con el factor gamma de Pearson (Bailey, 1994).
Chi-cuadrado vs. PRE
Las medidas se pueden dividir en grupos de pares: chi-cuadrado o PRE a veces. Las medidas comunitarias basadas en el cuadrado de la mayoría de chi, como phi o V, se consideran débiles y (Bailey, redundante 1994; Hanneman Kposova y 2012). Esto se debe principalmente a la vaguedad y, además, a los resultados relacionados con las medidas: si las asociaciones probablemente son “débiles”, “moderadas”, uniformes o “fuertes” y casi imposibles de interpretar para los que no son estadísticos. Además, su resultado numérico concreto no tiene particularidad para el patrón del profano. Para la posición, para algunos, la asociación de .nine es dos veces más fuerte que .o tal vez más, por lo que el producto final puede parecer difícil de comparar. Por otro lado, los números dados por este método particular de reducción de errores tienen el significado real cuando sigues: la asociación con 0.6 es simplemente el doble de fuerte que con 0.3. Esto lo convierte en su método particularmente preferido, especialmente en las nuevas ciencias sociales, para informar el resultado de las asociaciones de consejos.
Enlaces
Bailey, K. (1994). Social Methods 4th Research, ed.
Hanneman, R. y Kposova, A. (2012). A. Estadísticas diarias de investigación social 1ra edición. Josie Bass.
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¿Qué es
¿Qué es proporcional a (error preliminar a la prueba)?
La reducción proporcional (prueba de error PRE) es una prueba estadística real que cuantifica el precio del conocimiento sobre una variable que a su vez puede ayudarnos a predecir una sola variable más.
El punto es que ayuda a las personas a comprender cómo conocer la distinción de tiempo a puede ayudarlo a predecir ymca. Cuando hay una relación conyugal que termina entre las variables, saber y no siempre lo ayudará a predecir Y, anticipando como una forma de hacerlo. Y hay cuando una correlación muy adecuada, conociendo x, te resultará más fácil predecir farrenheit con un 100% de certeza.
Ejemplo
Digamos que necesita saber acerca de los resultados finales finales de las pruebas individuales de los individuos a través de una clase de Matemáticas. Si nadie sabe el tamaño (x), el color refinado le indica el resultado final de la prueba de la compañía. Una suposición significativa podría ser aplicar actualmente solo la clase media para calcular la puntuación de una persona, pero esto probablemente estaría sujeto a un error muy tremendo dependiendo del contraste considerando las puntuaciones de clase. Saber cuántas horas de trabajo ha estudiado un joven, los resultados de sus exámenes y cuán buenos son en este momento definitivamente lo ayudarán a hacer una predicción más precisa. Cuanto más simple sea la correlación entre los criterios (por solo ilustrar, los resultados de pruebas anteriores posiblemente serán la mejor prueba más reciente que las horas de estudio), mayor será la disminución proporcional específica sobre el error.PRE
Qué
Cuanto mejor sea la predicción, mayor será el error de conjetura. La estadística PRE toma cantidades de 0 a 1.
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