Erreur d'adaptation des paramètres

1. Qu'est-ce qu'un paramètre d'ajustement?
2. Quelles sont les valeurs de paramètres ajustées?
3. Comment trouvez-vous l'erreur de la ligne du meilleur ajustement?

Qu'est-ce qu'un paramètre d'ajustement?

L'ajustement paramétrique implique de trouver des coefficients (paramètres) pour un ou plusieurs modèles que vous adaptez aux données. Les données sont supposées de nature statistique et sont divisées en deux composantes: données = composant déterministe + composant aléatoire.

Quelles sont les valeurs de paramètres ajustées?

Une valeur ajustée est la prédiction par un modèle statistique de la valeur de réponse moyenne lorsque vous saisissez les valeurs des prédicteurs, des niveaux de facteur ou des composants dans le modèle. Supposons que vous ayez l'équation de régression suivante: y = 3x + 5. Si vous entrez une valeur de 5 pour le prédicteur, la valeur ajustée est de 20.

Comment trouvez-vous l'erreur de la ligne du meilleur ajustement?

Erreur / résidus

L'erreur est la différence entre la valeur réelle de y et la valeur prévue de y. carré l'erreur / résidus. Ensuite, nous devons calculer la somme des carrés de toutes les erreurs. De toutes les lignes possibles, la ligne qui a la moindre somme de carrés d'erreurs est la ligne de la meilleure ajustement.