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Se você estiver recebendo erros redução entre as estatísticas de erros, a cabeça do usuário de hoje foi escrita para facilitar para você.
Aprovado
A Redução Proporcional de Erros (teste PRE) é um questionário estatístico e também quantifica a extensão – em que o conhecimento de uma variável deve ser capaz de nos ajudar a prever um deslocamento alternativo. Em outras palavras, este elemento ajuda você a entender até que ponto o conhecimento da variável x pode ajudar seu negócio a prever outra variável s.
A redução proporcional de erros (É pré-teste) é considerada um teste estatístico que determina especialmente quanto conhecimento sobre uma mudança pode nos ajudar a prever outro sujeito a mudanças. No entanto, certamente ajuda você a perceber como conhecer a variável x pode ajudá-lo a esperar outro y variado.
Aprovado
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Definições estatísticas
O que há de especial na redução (Erros de teste proporcionais PRE)?
A maneira mais fácil de ajudá-lo a resolver a questão da redução de erro proporcional é elevar ao quadrado o coeficiente de relação. Adicione esta inclinação e qual a interceptação em y. Extraia a raiz de bloco de um novo coeficiente de correlação.
A Redução Proporcional do Erro (PRE) é um teste estatístico que quantifica até que ponto conhecer outra variável pode nos ajudar a prever outra variável.
No entanto, o seguinte ajudará você a entender quanto dinheiro, sabendo que alterar x pode ajudá-lo a prever facilmente outra variável y. Se a relação entre as variáveis for aproximadamente zero, aprender x não o ajudará a examinar y. E se houver o relacionamento perfeito mais recente, conhecer x Y de você pode prever y oferecendo 100% de certeza.
Exemplo
A redução proporcional de erros é uma estrutura mais rígida amplamente usada em estatísticas, na qual a função de perda geral sempre foi capturada por uma avaliação mais direta do erro, como a revelação de almofada de alfinetes. Exemplos são a definição deste coeficiente de von lambda e Goodman adicionalmente Kruskal.
Suponha que queremos saber todas as notas finais dos participantes em relação a uma determinada aula de matemática. Determinar o tamanho total de uma pessoa (x) certamente não deve dizer nada sobre nossa estimativa final devido ao tamanho da amostra em pequena escala. Uma previsão melhor pode acabar usando uma classificação de classe para prever a pontuação de uma pessoa, na qual, para ser honesto, isso pode acontecer especialmente com uma pegada alta, dependendo da variação nas pontuações de elegância. Saber por que uma pessoa consumiu tantas horas estudando os resultados dos testes dos últimos anos definitivamente ajudará os clientes a fazer uma previsão melhor. Quanto mais a relação entre as variáveis estudadas (por exemplo, desempenho passado pode ser melhor do que o componente, horas), você vê, mais proporcional o erro é reduzido.
Valores PRE
Quanto maior a previsão, menor a quantidade de erros que ela contém. Este fato preliminar assume um valor de 0 se você quiser 1.
Em algum lugar no meio de uma pessoa, diz muito sobre como o bug é corrigido. Por exemplo, se sua variável independente puder ter um valor PRE específico atrás de 0,5, você terá uma redução de 50% no erro apenas para projetar a variável dependente.
Ruínas normais:
Estatisticamente, eles não têm interpretações preliminares. Dois estudos comuns são os estudos de pesquisa P. com o fator gama de Pearson (Bailey, 1994).
Qui-quadrado vs. PRÉ
As medições podem ser divididas em dois grupos: qui-quadrado e para PRE às vezes. Medidas comunitárias baseadas no quadrado de chi, como phi ou V, são consideradas negativas e (Bailey, obsoleto 1994; Hanneman Kposova e 2012). Isso se destaca principalmente pela imprecisão e pelos resultados relacionados às medidas: as associações são “fracas”, “moderadas”, até mesmo ou simplesmente “fortes” e difíceis de interpretar apenas para não estatísticos. Além disso, o resultado final concreto numérico não possui particularidade para o padrão básico. Por exemplo, para alguns, normalmente a associação de 0,6 é duas vezes tão forte quanto 0,3, de modo que o produto final pode ser difícil de medir. Por outro lado, os resultados dados pela fórmula de redução de erro têm o seguinte significado real: uma associação com 0,6 é simplesmente duas vezes mais forte do que com 0,3. Isso o torna um modo particularmente preferido, especialmente nas ciências sociais, por relatar os resultados das associações de autoridades locais.
Links
A Redução Proporcional da Mortalidade (PRL) fornece um plano geral para desenvolver e avaliar indicadores vinculados à confiabilidade geral de certas formas de causalidade observacional, potencialmente sujeitas no mercado a todos os tipos de erro. Possivelmente, fornece uma maneira geral de acumular medidas de confiabilidade para dados qualitativos.
Bailey, K. (1994). Métodos Sociais 5ª Pesquisa, ed.
Hanneman, R. & Kposova, A. (2012). A. Estatísticas Diárias de Pesquisa Social 1ª Edição. Josie Bass.
A maneira mais fácil de calcular a redução do erro relativo é elevar ao quadrado um fabuloso coeficiente de correlação específico.
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O que é
o que é proporcional a (erro de teste preliminar)?
Redução proporcional (teste de erro PRE) é um teste estatístico o fato quantifica a quantidade de conhecimento associado a uma variável que pode ajudar nossa equipe a prever outra variável.
A questão é que geralmente ajuda você a entender como dominar a variável de tempo a pode ensinar a prever y. Quando deve haver uma relação de parada entre variáveis, conhecer y não o ajudará a prever Y, antecipando-se a. E há muito quando uma correlação perfeita, sabendo a, será mais fácil para você prever y com 100% de certeza.
Exemplo
Sobrenome. interpretação usando antecedência; qualquer bom exemplo relacionado com isso.
Digamos que você queira saber sobre os resultados finais de exames individuais de indivíduos em uma aula de matemática.Temática. Se ninguém souber o tipo (x), a cor branca informa ao público o resultado final do teste da credora. Um palpite melhor pode parecer usar atualmente apenas a classe desagradável para prever o número de uma pessoa, mas isso pode estar sujeito a um erro muito grande, dependendo do contraste entre as pontuações da classe. Saber quantas horas um jovem estudou, quais são suas classificações de teste e quão bom eles são normalmente no momento certamente ajudará você a ter uma ideia mais precisa. Quanto mais simples a correlação entre os critérios (por exemplo, os resultados de testes anteriores podem ser o melhor indicador muito recente do que o muito estudo), maior a diminuição proporcional do erro.PRE
O que
Quanto melhor a ideia, maior o erro de adivinhação. A estatística PRE assume valores de 0 a 1.
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Então a alternativa é lambda.
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