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Como Resolver Barras De Erro De Regressão Em Linha Reta No Excel?

Em determinado guia, aprenderemos sobre algumas das possíveis causas que podem certamente fazer com que artigos de erro de regressão linear do Excel apareçam e, então, serei capaz de sugerir métodos de recuperação em potencial que você e sua família podem tente consertar qualquer problema.

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é um
excel linear regression error bars

Há uma solução relativamente simples para este problema de liderança: calcule um “limite de controle” muito baseado na “regressão inversa” [Draper & Smith 1981]. A ideia pode criar envelopes de confiança relacionados a modelos do mundo real e, em seguida, dimensionar o? valores rrr X $ em que esses seguros incluem a resposta alvo.

Agora que introduzimos uma série de notações (que devem ser disciplinadas com Draper e Smith), esta seleção inclui uma análise preliminar de como o problema, ilustra a ideia por imagem os últimos dados simulados e oferece a natureza de o problema. formulações. Ele termina com uma breve discussão (apresentando uma aproximação geral), também um recurso útil para a fonte principal desta excelente solução. Tutorial de regressão de Kenya, Draper e Smith.

(Esta resposta para o problema é um relatório atualizado que escrevi alguns anos atrás relacionado ao monitoramento contínuo de concentrações em seu ambiente humano: $ X_i $ é o clima, e $ Y_i rr são as concentrações logarítmicas. desde (a) monitoramento são definições. quando uma apreciação atinge um alvo predeterminado; bem como (b) calibra os sistemas de medição – que $ X_i $ podem ser valores comprovados e $ Y_i $ tem respostas do instrumento – aqui estão relacionados vezes eu acho que a opinião do processo é a mais útil.)


Vamos encontrar a notação. Dados: rrr (X_i, $ i = 1, y_i) dinheiro, 2, ldots, n $. Modelo

para limites desconhecidos dinheiro beta_0 $ (interceptação) e dólar beta_1 $ (inclinação) autônomo e aceito, variáveis ​​com dinheiro médio zero varejpsilon_i $ levando em consideração a variância total (desconhecida) exata $ sigma ^ $ 2. Métodos convencionais de regressão mínimos quadrados recebem fundos de pagamentos b_0 $, $ b_1 $, $ sul $ e destes desconhecidos dinheiro beta_0 $, $ beta_1 dinheiro e fundos $ sigma. Os cálculos associados aos tipos de estimativas também incluem os valores médios exatos de $ bar Council X $ e $ standards Y $ como a soma dos quadrados dos desvios para a direção $ X_i $,

Análise

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  • Observe no início da análise que qualquer linha de regressão passa necessariamente pelo ponto de qualidade $ ( barX, barY) $, que denota o sistema de média principal $ bar Y $ alcançando cada uma de nossas ordenadas efetivas $ bar. torna-se X $. Além disso, a abscissa usd bar Y $ é uma média distribuída, não correlacionada com o tipo de estimativa off-road de $ b_1 $ e, adicionalmente, o erro de taxa a diminui que seria zero à medida que a quantidade de informações e fatos aumentasse. O valor de $ X $ para quem apoia usd Y_0 $ pode ser estimado simplesmente começando aqui e extrapolando para ajudá-lo

    . resultados

    A segunda etapa é documentar que, para qualquer valor de $ X $, meu parceiro e também eu posso calcular um limite superior de dedicação para a resposta personalizada em torno do valor de $ X $. A necessidade de limitar a auto-estima decorre da incerteza dessas crenças dos coeficientes $ beta_0 rr $ beta_1 $: a linha real mais importante pode, em última instância, estar em torno da região associada a possíveis desenhos. Você pode escrever sua própria escolha para a ação em $ X dólares

    A distribuição normal tem seu próprio valor certo, a partir do qual passa a ser possível formar o controle superior da confiabilidade da figura e $ 1 – alpha $

    Como ajustar uma regressão linear se você deseja um grupo de dados?

    Cada vez que desejo acessar um grupo envolvendo dados usando uma versão de regressão linear, o comprimento dos dados precisa ser cuidadosamente determinado. Se começarmos a usar a regressão para prever valores fora desse intervalo específico (extrapolação), isso certamente pode fornecer resultados incorretos. Este pode ser o título de Regressão Linear em todo o Excel.

    e o agregado familiar com confiança diminuída (LCL) são construídos de forma semelhante. (Como de costume, $ t $ se refere realmente à porcentagem da distribuição t $ dos fundos do aluno.) À medida que $ X $ muda, UCL e simplesmente LCL desenham arcos hiperbólicos embaixo de cada linha de ajuste.

    O eixo do espectro mostra os $ X $ aspectos. E em uma espécie de eixo reto, os valores de $ Y $ são mostrados. Arcos hiperbólicos podem ser geralmente representados por curvas verdes (LCL) e também turquesa (UCL). Os aviões de referência são encontrados cortando vários desses arcos com uma linha horizontal de altura $ Y_0 , $, que é chamado de “alvo” na legenda. O UCL resultante é realmente exibido com um ícone em forma de engate. Esta ilustração aplica dados simulados: após os cálculos, você pode ver como ainda mais dados provavelmente se desviarão do que estamos realmente procurando. (A razão pela qual muitas vezes os custos “observáveis” e também os custos “simulados” estão visualmente relacionados é porque os clientes mostram uma trama de foco em função do tempo, possivelmente o melhor processo contínuo.)

    Soluções

    barras de erro de regressão em linha reta do excel

    Para descobrir, eu diria que “as referências superiores pré л” ou “autoconfiança inversa inferior de $ X $ para um determinado $ Y_0 $ “([Draper & Smith 1981] seção 1.7) é nossa melhor solução para $ x usd a maioria das equações

    se pode tal solução. Isso pode ser resolvido usando a fórmula da equação quadrática mais crítica:

    O limite de admiração inferior para $ X $ poderia ser obtido usando a raiz do retângulo negativo $ –g $ de rr (1) $. (Essas fórmulas são correspondentes se você quiser usar a Equação 1.7.6 de [Draper & Smith]. Vou escrever $ g ^ 2 rr aqui na sua lista $ g. Esta versão é um pouco mais fácil de calcular.)

    Discussão

    Não há um mínimo de confiança para. Eles só podem ser encontrados se você tiver certeza de que a etapa específica é realmente diferente de zero. & Tukhmacher Smith apontam que o cálculo da maioria das verificações de validade para a renda de $ X é “de pouco valor prático”, onde $ g ^ 2 <$ 0,2. Eles geralmente não toleram nessas declarações uma declaração coletiva.

    Se usd g ^ 2 $ for extremamente pequeno, uma grande aproximação é obtida melhorando $ (1) $ quando se trata da série inteira para uma raiz quadrada positiva especificada de $ t $ e parando após o termo da linha reta, o que dá

    $$ opera_nametorus UCL (X) virtualmente barX + D_0 + sqrtD_0 ^ 2 + S_XX por n + cdots tag2. $$

    Observe que $ você tem g ^ 2 $ era pequeno se talvez comparado à variação prevista em dólares s ^ 2 $ o coeficiente aproximado $ b_1 $ pode ter grande, a variação é o seu $ X_i $ (ou seja, $ S_XX / e $ ) grande o suficiente e $ para ser capaz de $ pequeno (geralmente não é necessária uma perspectiva positiva extremamente alta). Em suma, qualquer combinação de maioria de de uma grande inclinação absoluta amplamente distribuída em $ X_i $, quantidades significativas de dados, um desvio relativamente pequeno em torno de concorrentes lineares significativos e / ou um ponto de confiança moderado fornecerá qualquer tipo de aproximação de $ (2) $ de alta qualidade. Documente também que os detalhes adicionais vêm de uma série de atribuições de dinheiro X $ abrangendo o intervalo da frase, $ UCL operator_name (X) dinheiro converge para $ barX + D_0 $, o valor genuíno aproximado. esperará um período de tempo de confiança. NR

    Links

    Draper, então H. Smith, 1981: Applied Regression Analysis, Second Edition. John Wiley & Sons, Nova York.

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