Ein Standardfehler ist die geschätzte Standardabweichung σ ( θ ) eines Schätzers θ für einen Parameter θ .
Warum heißt die geschätzte Standardabweichung der Residuen "Reststandardfehler" (z. B. in der Ausgabe der R- summary.lm
Funktion) und nicht "Reststandardabweichung"? Welche Parameterschätzung statten wir hier mit einem Standardfehler aus?
Betrachten wir jedes Residuum als Schätzer für "seinen" Fehlerausdruck und schätzen den "gepoolten" Standardfehler aller dieser Schätzer?
r
standard-error
residuals
terminology
Michael M
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Antworten:
Ich denke, dass die Phrasierung spezifisch für die
summary.lm()
Ausgabe von R ist . Beachten Sie, dass der zugrunde liegende Wert tatsächlich "Sigma" (summary.lm()$sigma
) heißt. Ich glaube nicht, dass andere Software diesen Namen unbedingt für die Standardabweichung der Residuen verwendet. Darüber hinaus ist die Formulierung "Reststandardabweichung" beispielsweise in Lehrbüchern üblich. Ich weiß nicht, wie das zu der Phrasierung in Rssummary.lm()
Ausgabe kam, aber ich fand es immer komisch.quelle
summary.lm(reg)$sigma
unterscheidet sich vonsd(reg$residuals)
?stats::sigma
: Die Fehlbezeichnung „Residual Standard Error“ war Teil zu vieler R- (und S-) Ausgaben, um dort leicht geändert zu werden.In meiner ökonometrischen Ausbildung wird es als "Reststandardfehler" bezeichnet, da es sich um eine Schätzung der tatsächlichen "Reststandardabweichung" handelt. Siehe diese verwandte Frage , die diese Terminologie bestätigt.
Eine Google-Suche nach dem Begriff "Reststandardfehler" zeigt ebenfalls viele Treffer und ist daher keineswegs eine Seltsamkeit. Ich habe beide Begriffe mit Anführungszeichen ausprobiert und beide tauchen ungefähr 60.000 Mal auf.
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Standardfehler - Wikipedia, die freie Enzyklopädie
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Ein angepasstes Regressionsmodell verwendet die Parameter, um Punktschätzungsvorhersagen zu generieren, die als Mittel für beobachtete Antworten dienen, wenn Sie die Studie unendlich oft mit denselben XX-Werten replizieren ( wenn das lineare Modell wahr ist) ).
Die Differenz zwischen diesen vorhergesagten Werten und denjenigen, die zur Anpassung an das Modell verwendet wurden, wird als " Residuen " bezeichnet " bezeichnet, die beim Replizieren des Datenerfassungsprozesses Eigenschaften von Zufallsvariablen mit 0-Mitteln aufweisen. Die beobachteten Residuen werden dann verwendet, um anschließend die Variabilität dieser Werte abzuschätzen und die Stichprobenverteilung der Parameter abzuschätzen.
Hinweis:
Wenn der verbleibende Standardfehler genau 0 ist, passt das Modell perfekt zu den Daten (wahrscheinlich aufgrund einer Überanpassung).
Wenn der verbleibende Standardfehler nicht signifikant von der Variabilität der bedingungslosen Reaktion abweicht, gibt es kaum Anhaltspunkte dafür, dass das lineare Modell Vorhersagemöglichkeiten aufweist.
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