Эмпирическое стандартное отклонение в R

Question

Правильно ли следующее?

Предположим, что мы моделируем 1000 для следующей модели: y = beta * x + error.

Затем мы получим 1000 бета-шляп.

Среднее значение выборки - бета-бар = (бета1 шляпа + бета2 шляпа + ... + бета1000 шляпа) / 1000

Эмпирическое стандартное отклонение равно sqrt (сумма (beta_i hat - beta bar) / n-1), где i = 1,2, .., 1000, а n - длина y.

Заранее спасибо

Answer 1

Я не уверен, что именно вы хотите сделать, но если у вас есть линейная регрессия, как в модели "y = beta * x + error", вы оцениваете только 1 бета. Это ваша бета-шапка. Ваш оценочный коэффициент. Затем вы можете рассчитать свои оценочные значения для у, он называется у шляпы.

Таким образом, ваш предполагаемый y будет:

бета-шляпа x1, бета-шляпа x2, ..., бета-шляпа * xn = y1 шляпа, y2 шляпа, .. ., yn hat.

Тогда расчетное среднее значение:

(y1 hat + y2 hat + ... + yn hat) / n

Тогда возникает вопрос вам нужно стандартное отклонение вашей предполагаемой y, y hat или остаточной стандартной ошибки (RSE) или стандартного отклонения ваших исходных данных, y или x.

Формула для оценки стандартного отклонения:

sqrt (sum_i = 1 ^ n ((x_i -mean (x)) ^ 2) / (n-1))

Надеюсь, что это может помочь немного