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¿Cómo Resolver Cafés Con Errores De Regresión Lineal En Excel?

En este informe, aprenderemos sobre algunas de las posibles causas que pueden generar columnas de error de regresión lineal de Excel para que usted aparezca, y luego recomendaré métodos de recuperación altamente potenciales que probablemente tratará de corregir. problema.

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barras de error de regresión en línea recta de Excel

Habrá una solución relativamente simple a este problema de liderazgo único: calcular un “límite de control” principalmente en “regresión inversa” [Draper & Smith 1981]. La idea es asegurarse de crear sobres de confianza para creaciones del mundo real y luego dimensionar los valores $ X $ donde estas coberturas presentan la respuesta objetivo.

Ahora que hemos introducido una gran cantidad de notación conectada (que debería ser coherente en Draper y Smith), esta respuesta implicará un análisis preliminar de la pesadilla, ilustra la idea dibujando los datos simulados más recientes y representa la naturaleza real del problema. fórmulas. Termina con una breve consulta especial (que presenta una aproximación general) y que simplemente es un recurso útil para la raíz principal de esta excelente solución. Kenya, Draper y el Tutorial de regresión de Smith.

(Esta fórmula es un informe actualizado que escribí hace unos años con respecto al monitoreo interminable de concentraciones en el ambiente humano: $ X_i $ es a menudo el clima, y ​​$ Y_i $ incluyen las concentraciones logarítmicas. de (a) progreso son definiciones .cuando un valor llega a un objetivo predeterminado; y (b) calibra sus sistemas de medición – donde el efectivo X_i $ puede ser ideas conocidas y $ Y_i $ contiene respuestas técnicas – aquí hay dos veces en las que he encontrado la idea del proceso para ayudar serás el más útil.)


Vamos a comprar la notación. Datos: $ (X_i, dólares i = 1, y_i) $, b, ldots, n $. Modelo

para límites desconocidos $ beta_0 usd (intercepción) y $ beta_1 rr (pendiente) autónomos y normales, características con media cero $ varepsilon_i rr teniendo en cuenta la varianza en profundidad (desconocida) $ sigma ^ ingresos 2. El método de regresión convencional increíblemente cuadrados recibe pagos $ b_0 rrr, $ b_1 $, $ s fondos y de estas incógnitas buck beta_0 $, $ beta_1 dólar y $ sigma $. Los cálculos que se incluyen en estas estimaciones también incluyen los valores necesarios de $ bar X $ y $ bar Y $ como la suma de los cuadrados de las desviaciones de una persona en cada dirección $ X_i $,

Análisis

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  • Observe en algún comienzo del análisis que la línea de regresión en particular pasa necesariamente por el punto de calidad más importante $ ( barX, barY) $, que denota el sistema requerido $ bar Y usd llegando a cada una de nuestras traducciones a ordenadas $ bar. se convierte en X dinero. Además, ¿la abscisa? rrr bar Y $ normalmente se envía, no se correlaciona con el aproximado todoterreno de $ b_1 $, y todos los errores de tasa a disminuyen hasta quedar libres a medida que aumenta la cantidad de datos. El valor de $ X en efectivo para cualquier persona que apoye $ Y_0 $ puede estimarse desde aquí y extrapolando a

    . resultados

    El segundo paso es obtener datos que para cualquier valor de rrr X $, mi socio y yo podemos calcular una gestión de confianza superior para la respuesta personalizada disponible sobre el nivel de $ X $. La necesidad de limitar la autoestima surge por la incertidumbre de estos aspectos de los coeficientes $ beta_0 dólares $ beta_1 $: la gran línea puede estar en última instancia en cada una de nuestras regiones asociadas con posibles líneas. Puede escribir su propia llamada para actuar realmente en $ X RR

    La distribución normal tiene un valor específico, a partir del cual es posible que pueda formar el límite superior debido a la confiabilidad de la figura y $ 1 – alpha dog $

    ¿Cómo permitirles ajustar una regresión lineal a un grupo de datos?

    Cada vez que buscamos acceder a un grupo de datos específicos utilizando un modelo de regresión lineal, la longitud de los datos debe determinarse cuidadosamente. Si nos proponemos la regresión para predecir valores fuera de los cuales los expertos establecen un rango específico (extrapolación), puede revelar resultados incorrectos. Este es un título de Regresión lineal en Excel.

    y el hogar con menor certeza (LCL) se construyen de manera similar. (Como corresponde, $ t $ se refiere a su porcentaje de la distribución de $ d $ del estudiante). A medida que cambia $ X buck, UCL y simplemente LCL apelan a arcos hiperbólicos debajo y una línea de juegos mentales.

    El comercio del eje de surtido muestra los valores $ X $. Y en una especie de eje utilizable, se muestran los valores de $ Y dinero. Los arcos hiperbólicos están representados en su mayor parte por curvas verde (LCL) y aqua (UCL). Los planos de referencia se encuentran en realidad recortando la mayoría de los arcos relacionados con estos arcos con una variedad horizontal de altura $ Y_0 , buck, que se denomina “objetivo” a lo largo de la leyenda. El UCL resultante puede mostrarse realmente con un icono en forma de diamante. Esta ilustración utiliza información de marketing simulada: después de los cálculos, puede descubrir cómo incluso más datos pueden desviarse de manera realista de lo que estamos buscando. (La razón por la que las vistas “observables”, así como las vistas “simuladas”, están relacionadas visualmente es porque demuestran a una trama de enfoque como cualquier tipo de función del tiempo, posiblemente el mejor proceso en curso).

    Soluciones

    barras de error de regresión lineal de Excel

    Para averiguarlo, voy a decir que “la referencia superior antes de л” o “confianza inversa inferior detrás de $ X $ para una ayuda de $ Y_0 $” ([Draper & Smith 1981] sección 1.7) es la solución más útil para las ecuaciones $ x $ extremadamente

    si hay una solución de este tipo. Esto se puede conciliar utilizando la fórmula de formulación cuadrática más importante:

    La menor confianza obligada para $ X $ se obtiene utilizando el cuadrado negativo subyacente a $ –g $ del dólar (1) $. (Estas fórmulas son equivalentes siempre que desee utilizar la Ecuación 1.7.6 de [Draper & Smith]. Haré $ g ^ 2 $ este sitio en su registro $ g $. Esta versión es un poco menos difícil de calcular .)

    Discusión

    No hay límite de confianza para encontrar. Solo se pueden encontrar suponiendo que esté seguro de que el truco no es cero. & Tukhmacher Smith señalan que calcular las comprobaciones de aplicabilidad para $ X $ es casi con certeza “de poco valor práctico” si RR g ^ 2 <$ 0.2. Por lo general, no aprueban una declaración colectiva tan nueva.

    Si $ v ^ 2 $ es relativamente minúsculo, se obtiene una gran aproximación cerca de mejorar $ (1) $ en esa serie entera a una cierta raíz cuadrada práctica de $ g rrr y detenerse después las palabras clave lineales, lo que da

    $$ opera_nametorus UCL (X) aproximadamente barX + D_0 + g sqrtD_0 ^ 2 + S_XX / h + cdots tag2. $$

    Tenga en cuenta que $ signifiant ^ 2 $ era pequeño si era igual en proporción a la varianza predicha $ ‘s ^ 2 $ el coeficiente evaluado $ b_1 $ es probablemente excesivo, la varianza es su $ X_i rr (es decir, $ S_XX / norte $) . suficientemente grande y $ t rrr pequeño (a menudo no es probable que se requiera una confianza extremadamente alta). En resumen, cualquier combinación de la mayoría usando una gran pendiente absoluta ampliamente distribuida en $ X_i $, grandes tarifas de datos, una alternativa relativamente pequeña alrededor de una curva lineal significativa y también, / o un nivel moderado involucrado con confianza proporcionará una aproximación en $ (2) $ tan bueno. También documente que los datos adicionales provienen de una serie de asignaciones de $ X $ que abarcan el tiempo de confianza, $ UCL operator_name (X) usd converge a $ barX + D_0 $, el valor real aproximado del dinero. esperará un intervalo de confianza. NR

    Enlaces

    Draper y H. Smith, 1981: Análisis de regresión aplicado, segunda edición. John Wiley & Sons, Nueva York.

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