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Si votre organisation obtient une réduction des erreurs grâce à des statistiques sur les erreurs, le livret de l’utilisateur d’aujourd’hui a été rédigé pour vous aider.
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Approuvé
Le test de réduction proportionnelle des erreurs (PRE) est un examen statistique et quantifie également la mesure dans laquelle la connaissance d’une variable peut nous aider à prédire un autre aspect. En d’autres termes, cet élément vous fait comprendre à quel point la compréhension de la variable x peut vous aider à prédire une autre variable s.
La réduction proportionnelle des erreurs (est un pré-test) est sans aucun doute un test statistique qui détermine très bien dans quelle mesure la connaissance d’un flexible peut nous aider à prédire un autre aspect. Cependant, cela vous aide certainement à savoir comment connaître la variable x peut également vous aider à vous attendre à un autre y nombreux.
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Définitions statistiques
Quelle est la particularité de la réduction (erreurs de test proportionnelles PRE) ?
Le moyen le plus simple de résoudre directement le problème principal de la réduction de l’erreur proportionnelle est de mettre au carré le coefficient de connexion. Ajoutez cette pente et celles à l’origine. Prenez la racine de bloc de votre coefficient de corrélation.
La réduction proportionnelle de l’erreur (PRE) est un test statistique qui teste dans quelle mesure la connaissance d’une seule variable peut nous aider à prédire une autre variable.
Cependant, ce qui suit vous aidera, vous et votre famille, à comprendre combien d’argent, sachant que le facteur x peut vous aider à prévoir facilement une autre variable y. Si la courtisation entre les variables est approximativement nulle, trouver x ne vous aidera pas à calculer y. Et s’il existe une relation parfaite spécifique, alors connaître x Y de vous peut prédire y avec une certitude de 100 %.
Exemple
La réduction d’erreur proportionnelle est un cadre plus difficile à respecter, largement utilisé dans les statistiques, autour duquel la fonction de perte globale est souvent capturée par un calcul plus direct de l’erreur, comme la moyenne en coussin. Des exemples sont la définition dont le coefficient de von lambda et Goodman et / ou Kruskal.
Supposons que nous voulions connaître, je dirais, les notes finales des participants sur une certaine leçon de mathématiques. Déterminer que cette taille d’une personne (x) ne vous dira certainement rien sur une estimation finale en raison de la taille réduite de l’échantillon. Une meilleure prédiction finira très probablement par utiliser un classement de classe pour prédire le score d’une personne, et pour être honnête, cela pourrait être le cas, en particulier avec un classement élevé, en fonction de la variation des scores de la classe d’entraînement. Savoir pourquoi une personne a passé tant d’heures à étudier ses anciens résultats de test aidera certainement les propriétaires à faire une meilleure prédiction. Plus la relation entre les variables actuellement étudiées est considérable (par exemple, les performances passées peuvent devenir meilleures que le composant, les heures), plus l’erreur est proportionnelle.
Valeurs PRE
Plus la prévision est importante, moins elle contient d’erreurs. Ce fait préliminaire prend une valeur de 0 vers 1.
Quelque part au milieu de moi, cela en dit long sur la façon dont le bogue est corrigé. Par exemple, si votre variable indépendante fonctionne avec une valeur PRE spécifique associée à 0,5, vous bénéficierez d’une réduction de 50 parties de l’erreur uniquement pour la projection de la variable dépendante.
Ruines normales :
Statistiquement, ils n’ont pas d’interprétations préliminaires. Deux études courantes sont les tests P. avec le facteur gamma de Pearson (Bailey, 1994).
Chi-carré Vs. PRÉ
Les mesures peuvent se retrouver divisées en deux groupes : chi carré ou parfois PRE. Les mesures communautaires basées sur le carré du chi, telles que phi ou V, sont considérées comme pas trop fortes et (Bailey, obsolète 1994 ; Hanneman Kposova et 2012). Cela est principalement dû à l’imprécision et aux résultats liés aux mesures : peu importe si les associations sont « faibles », « modérées », voire « fortes » et difficiles à interpréter pour les non-statisticiens. De plus, la réaction concrète numérique n’a aucune particularité pour le motif le plus simple. Par exemple, pour certains, mon association de 0,6 est deux fois plus forte que 0,3, donc le produit peut être difficile à mesurer. D’autre part, les pourcentages donnés par les stratégies de réduction d’erreur ont la signification réelle suivante : je dirais que l’association avec 0,6 est simplement plusieurs fois aussi forte qu’avec 0,3. Cela en fait un moyen particulièrement privilégié, notamment en sciences sociales, pour rendre compte des résultats des associations gouvernementales.
Liens
La réduction proportionnelle à la mortalité (PRL) fournit un cadre général pour développer et évaluer des indicateurs de la fiabilité globale de certaines marques de causalité observationnelle, potentiellement sujettes à toutes sortes d’erreurs. Il fournit également un moyen général de cultiver des mesures de la fiabilité pointant vers des données qualitatives.
Bailey, K. (1994). Méthodes sociales 4 . Recherche, éd.
Hanneman, R. & Kposova, A. (2012). A. Statistiques quotidiennes de la recherche sociale 1ère édition. Josie Basse.
La façon la plus simple de calculer la réduction de l’erreur relative est de mettre au carré un bon coefficient de corrélation spécifique solide.
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C’est quoi
qu’est-ce qui est proportionnel à (erreur préliminaire au test) ?
La réduction proportionnelle (test d’erreur PRE) est un test statistique qui, selon les experts, quantifie la quantité de connaissances concernant une variable qui peut vous aider et moi à prédire une autre variable .
Le fait est que cela vous aide à comprendre comment la connaissance de la variable temporelle a peut vous aider à prédire y. Lorsqu’il y aura probablement une relation d’arrêt entre les variables, se souvenir de y ne vous aidera pas à examiner Y, en anticipant. Et il peut y avoir une corrélation parfaite, connaissant les temps, il sera plus facile pour le public de prédire y avec 100 % de certitude.
Exemple
Nom de famille. interprétation proche de l’avance ; tout bon exemple venant de tout cela.
Supposons que vous souhaitiez connaître exactement les résultats finaux de la sélection individuelle des individus dans une classe de mathématiques.Thématiques. Si personne ne connaît le diamètre (x), la couleur blanche indique à votre entreprise le résultat final de l’excellence du test. Une meilleure supposition pourrait être d’utiliser actuellement uniquement l’indication de cette classe pour prédire la note d’une personne, mais cela pourrait être sujet à une très grande erreur en fonction du contraste entre les scores de classe. Savoir combien d’heures un jeune a étudié, quelle est sa note au test et à quel point il est presque toujours bon en ce moment vous aidera certainement à vous faire une idée plus précise. Plus la corrélation entre un critère particulier est simple (par exemple, les résultats provenant de tous les tests précédents peuvent être le meilleur indicateur presque récent que la période d’étude), plus la diminution proportionnelle de l’erreur est importante.PRE
Quoi
Plus la conjecture est bonne, plus l’erreur de conjecture est grande. La statistique PRE prend des valeurs de 0 pour qu’elle soit de 1.
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L’alternative est donc lambda.
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