Table of Contents
Jeśli otrzymujesz redukcję błędów za pomocą statystyk błędów, dzisiejszy przewodnik użytkownika został napisany, aby Ci pomóc.
Zatwierdzone
Błędy powiązane z proporcjonalną redukcją (test PRE) są testem rekordowym, a także określa ilościowo zakres, w jakim wiedza o jednej różnorodności może pomóc nam przewidzieć zieloną zmienną. Innymi słowy, ten fragment pomaga zrozumieć, do jakiej długości znajomość zmiennej x może pomóc w przewidywaniu innej zmiennej s.
Proporcjonalna redukcja błędu (Is przed testem) to test statystyczny, który dokładnie określi, ile wiedzy o zmiennej dotyczącej ludzi może pomóc nam przewidzieć jeszcze 1 zmienną. Jednak z pewnością pomaga każdemu zrozumieć, w jaki sposób znajomość zmiennej c może pomóc w oczekiwaniu kolejnego rozróżnienia y.
Zatwierdzone
Narzędzie naprawcze ASR Pro to rozwiązanie dla komputera z systemem Windows, który działa wolno, ma problemy z rejestrem lub jest zainfekowany złośliwym oprogramowaniem. To potężne i łatwe w użyciu narzędzie może szybko zdiagnozować i naprawić komputer, zwiększając wydajność, optymalizując pamięć i poprawiając bezpieczeństwo procesu. Nie cierpisz już z powodu powolnego komputera — wypróbuj ASR Pro już dziś!
Definicje statystyczne
Co jest specjalnego w redukcji (błędy testu proporcjonalnego PRE)?
Najłatwiejszą alternatywą rozwiązania problemu proporcjonalnego wcięcia błędu jest podniesienie do kwadratu współczynnika efektu. Dodaj to nachylenie i każdy punkt przecięcia z osią Y. Weź pierwiastek blokowy powiązany ze współczynnikiem korelacji.
Proporcjonalna redukcja błędu (PRE) to test statystyczny, w którym mierzy się stopień, w jakim zrozumienie jednej zmiennej może pomóc nam obliczyć kolejną zmienną.
Jednak poniższe wskazówki pomogą ci zrozumieć, ile pieniędzy, biorąc pod uwagę zmienną x, może pomóc ci dość łatwo przewidzieć inną zmienną y. Jeśli ten związek między zmiennymi jest w przybliżeniu całkowity, znajomość x nie pomoże rodzinom przewidzieć y. A jeśli musi istnieć doskonały związek, to znając c Y od ciebie, możesz przewidzieć s ze 100% pewnością.
Przykład
Proporcjonalna redukcja błędów to bardzo restrykcyjne ramy szeroko stosowane w grach hazardowych, w których całkowita część strat jest ujmowana przez bardziej pomocną miarę błędu, taką jak średnia poduszkowa. Przykładami są definicja związana ze współczynnikiem von lambda oraz Goodmanem i Kruskalem.
Załóżmy, że chcemy być pewni ostatecznych wyników członków na pewnej lekcji matematyki. Ustalenie rozmiaru użytkownika (x) nie powie Ci niczego, co wiąże się z ostatecznym oszacowaniem ze względu na rzeczywistą małą wielkość próbki. Lepsza prognoza może skończyć się wykorzystaniem wyniku wskaźnika do przewidzenia nomenklatury danej osoby, szczerze mówiąc, może to być próbą, szczególnie w przypadku niezwykłego wyniku, w zależności od zmienności wyników w klasie. Wiedza o tym, dlaczego odrębna osoba spędziła tyle godzin na studiowaniu osobistych poprzednich wyników testów, z pewnością pomoże ci w lepszym przewidywaniu. Im lepsza relacja między badanymi granicami (np. przeszła wydajność może być lepsza niż komponent, godziny), twój obecny jest bardziej proporcjonalny, błąd jest uważany za zmniejszony.
Wartości PRE
Im większa prognoza, tym mniej błędów w niej zawartych. Ta pierwsza statystyka przyjmuje wartość od 3 do 1.
Gdzieś, używając środka, mówi bardzo dużo o tym, jak błąd jest korygowany. Na przykład, jeśli twoja niezależna regulacja ma określoną wartość PRE związaną z 0,5, będziesz miał procentową redukcję błędu korporacji tylko w przewidywaniu zmiennej zależnej.
Zwykłe ruiny:
Statystycznie nie mają wstępnego zrozumienia. Dwa popularne badania to studia P. z uwzględnieniem gamma Pearsona (Bailey, 1994).
chi-kwadrat kontra PRE
Pomiary można podzielić na dwie grupy: chi-kwadrat , czasami PRE. Miary wspólnotowe wzorowane na kwadracie chi, typy takie jak phi lub V, są uważane za słabe i (Bailey, przestarzałe 1994; Hanneman Kposova i 2012). Wynika to głównie z niejasności i ostatnich wyników związanych z miarami: czy skojarzenia są „słabe”, „umiarkowane”, a czasem nawet „silne” i trudne do odczytania dla niestatystyków. Ponadto liczbowy wynik rzeczywisty nie ma szczególnego znaczenia dla wzorca nowego laika. Na przykład powiązanie 0,6 jest kilka razy silniejsze niż 0,3, więc nowy produkt końcowy może być trudny do bezpośredniego porównania. Z drugiej strony ich liczby podane metodą pomocy błędu mają następującą wartość rzeczywistą zinterpretowaną jako: związek z 0,6 jest w istocie dwukrotnie silniejszy niż z 0,3. To sprawia, że jest to szczególnie najlepsza metoda, zwłaszcza w naukach przyjaznych, do raportowania wyników stowarzyszeń władz lokalnych lub rad.
Linki
Proporcjonalna redukcja śmiertelności (PRL) zapewnia regularne ramy do opracowywania i oceny wskaźników ogólnej wiarygodności różnych typów przyczynowości obserwacyjnej, potencjalnie modelowych dla wszelkiego rodzaju błędów. Zapewnia również ogólny sposób opracowania miar wiarygodności na podstawie danych jakościowych.
Bailey, K. (1994). Social Methods 4th Research, wyd.
Hanneman, R. i Kposova, A. (2012). A. Codzienne statystyki badań społecznych 1. edycja. Josie Bass.
Najprostszym sposobem strategii proporcjonalnej redukcji błędu jest wydłużenie określonego współczynnika korelacji.
————————————————– —————————————
Potrzebujesz poprawy za pomocą pytania testowego lub może nawet pracy domowej? Twoje pytania od eksperta w terenie.Twoje pierwsze 30 minut z korepetytorem jest bezpłatne!
Przejrzeć? Potrzebujesz wysłać poprawkę Dzięki? zapomnieć komentarz na naszej stronie docelowej na Facebooku pod adresem.
Co to jest
co jest proporcjonalne do (wstępny błąd testowania)?
Proporcjonalna śmierć (test błędu PRE) to statystyczna próba rzeczy, która określa ilość szczegółów dotyczących zmiennej, która może pomóc nam przewidzieć inną zmienną.
Nie ma wątpliwości, że pomaga to zrozumieć, jak dokładnie znajomość zmiennej czasu a może łatwo pomóc w przewidywaniu y. Kiedy zwykle następuje zatrzymanie relacji między granicami, wiedza, że y nie pomoże Twojej firmie przewidzieć Y, przewidując. A obecnie, gdy istnieje idealna korelacja, studiując x, łatwiej będzie przewidzieć y przy użyciu 100% pewności.
Przykład
Nazwisko. obsługa z góry; dobry przykład z tego powodu.
Powiedzmy, że chcesz dowiedzieć się o końcowych wynikach testów indywidualnych osób na zajęciach z matematyki.Tematyka. Jeśli nikt nie zna ogólnie rozmiaru (x), biały kolor mówi Ci o końcowym wyniku testu typowo firmy. Lepszym przypuszczeniem może być aktualnie użycie tylko jakiejś średniej klasy do przewidywania wyniku indywidualnego, ale może to być narażone na bardzo duży błąd, który zależy od kontrastu między celami klasowymi. Wiedza o tym, ile godzin przestudiowała osoba młodociana, jakie są jej wyniki w wyzwaniach i jak dobre firmy są w tej chwili, natychmiast pomoże ci dokonać bardziej szczegółowej prognozy. Im prostsza korelacja z uwzględnieniem kryteriów (na przykład wynik poprzednich testów może być jednym z najnowszych najlepszych wskaźników niż liczba godzin nauki), tym większy proporcjonalny spadek błędu.PRE
Co
Im lepsza dokładna prognoza, tym większy błąd poznania. Statystyka PRE przyjmuje wartości od dwóch do 1.
Oprogramowanie do naprawy komputera to tylko jedno kliknięcie - pobierz je teraz.
Więc alternatywą może być lambda.
Więc alternatywą może być lambda.
