Բովանդակություն:
- Ի՞նչ է լավ F-վիճակագրությունը:
- Ավելի՞ր, թե՞ ցածր թեստի վիճակագրությունն ավելի լավն է:
- Ի՞նչ է նշանակում F արժեքը:
- Ի՞նչ է նշանակում F-ը ռեգրեսիոն վերլուծության մեջ:
Video: F վիճակագրությունը պետք է լինի բարձր, թե ցածր:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
բարձր F-արժեքի գրաֆիկը ցույց է տալիս մի դեպք, երբ խմբի միջինների փոփոխականությունը մեծ է խմբի ներսում փոփոխականության համեմատ: Որպեսզի մերժենք զրոյական վարկածը, որ խմբի միջինները հավասար են, մեզ անհրաժեշտ է բարձր F արժեք:
Ի՞նչ է լավ F-վիճակագրությունը:
F վիճակագրություն առնվազն 3,95-ի համար անհրաժեշտ է զրոյական վարկածը 0,1 ալֆա մակարդակում մերժելու համար: Այս մակարդակում դուք սխալվելու 1% հավանականություն ունեք (Archdeacon, 1994, p.
Ավելի՞ր, թե՞ ցածր թեստի վիճակագրությունն ավելի լավն է:
Որքան մեծ թեստի վիճակագրությունը, այնքան փոքր է p-արժեքը և այնքան ավելի հավանական է, որ դուք մերժեք զրոյական վարկածը:
Ի՞նչ է նշանակում F արժեքը:
F արժեքը արժեք է F բաշխման վրա Տարբեր վիճակագրական թեստեր առաջացնում են F արժեք: Արժեքը կարող է օգտագործվել որոշելու համար, թե արդյոք թեստը վիճակագրորեն նշանակալի է: F արժեքը օգտագործվում է շեղումների վերլուծության մեջ (ANOVA): … Այս հաշվարկը որոշում է բացատրված շեղումների և անբացատրելի շեղումների հարաբերակցությունը:
Ի՞նչ է նշանակում F-ը ռեգրեսիոն վերլուծության մեջ:
F արժեքը է քառակուսիների միջին ռեգրեսիոն գումարի հարաբերակցությունը բաժանված քառակուսիների սխալի միջին գումարի վրա Դրա արժեքը տատանվում է զրոյից մինչև կամայականորեն մեծ թիվ: Prob(F) արժեքն այն հավանականությունն է, որ ամբողջական մոդելի համար զրոյական վարկածը ճշմարիտ է (այսինքն, որ ռեգրեսիայի բոլոր գործակիցները զրո են):
Խորհուրդ ենք տալիս:
Պետք է գործառնական լծակը լինի բարձր, թե ցածր:
Ավելի բարձր ֆիքսված ծախսեր հանգեցնում են գործառնական լծակների ավելի բարձր աստիճանի; Գործառնական լծակների ավելի բարձր աստիճանը լրացուցիչ զգայունություն է ստեղծում եկամուտների փոփոխությունների նկատմամբ: Ավելի զգայուն գործառնական լծակները համարվում են ավելի ռիսկային, քանի որ դա ենթադրում է, որ ընթացիկ շահույթի մարժան ավելի քիչ ապահով է` շարժվելով դեպի ապագա:
ՄՍ-ը պետք է լինի բարձր, թե ցածր:
Չկա ճիշտ արժեք MSE-ի համար: Պարզ ասած, որքան ցածր է արժեքը, այնքան լավ, և 0-ը նշանակում է, որ մոդելը կատարյալ է: Ի՞նչ է ընդունելի միջին քառակուսի սխալը: Ելնելով հիմնական կանոնից՝ կարելի է ասել, որ RMSE արժեքները 0.2-ից 0.5-ի միջև ցույց են տալիս, որ մոդելը կարող է համեմատաբար ճշգրիտ կանխատեսել տվյալները:
Մնացորդային արժեքը պետք է լինի բարձր, թե ցածր:
A ավելի բարձր մնացորդային արժեքը նշանակում է, որ ակնկալվում է, որ մեքենան լավ կպահպանի իր արժեքը (ավելի քիչ մաշվածություն) վարձակալության ժամկետի ընթացքում: Հիշեք, որ ձեր վարձակալության վճարի մեծ մասը ծածկում է մաշվածության ծախսերը: Այսպիսով, ավելի քիչ ամորտիզացիա (կամ ավելի բարձր մնացորդային արժեք) կարող է նշանակել ավելի ցածր ամսական վճարումներ վարձակալության ժամկետի ընթացքում:
ԱԻԿ-ը պետք է լինի բարձր, թե ցածր:
Պարզ խոսքով, AIC-ը մեկ թվային միավոր է, որը կարող է օգտագործվել որոշելու համար, թե մի քանի մոդելներից որն է, ամենայն հավանականությամբ, լավագույն մոդելը տվյալ տվյալների բազայի համար: Այն համեմատաբար գնահատում է մոդելները, ինչը նշանակում է, որ AIC միավորներն օգտակար են միայն նույն տվյալների բազայի այլ AIC միավորների համեմատությամբ:
Ստանդարտ սխալը պետք է լինի բարձր, թե ցածր:
Որքան փոքր ստանդարտ սխալը, այնքան քիչ է տարածումը և այնքան ավելի հավանական է, որ ցանկացած ընտրանքի միջինը մոտ է պոպուլյացիայի միջինին: Այսպիսով, փոքր ստանդարտ սխալը լավ բան է: Ի՞նչ ստանդարտ սխալ է ընդունելի: 0.8-0.9 արժեքը դիտվում է ինչպես մատակարարների, այնպես էլ կարգավորողների կողմից որպես ցանկացած գնահատման համար ընդունելի հուսալիության համարժեք ցուցադրում:
