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主題:特教鑑定與評量,估計標準誤


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估計標準誤(Standard Error of Estimate)與  等分散性(homoscedasticity)  在上述的回歸分析中,我們相對的希望預測誤差的值越小越好∑(Y-Ŷ)²= min 。然而,我們每預測一次,就會形成一個誤差,預測N次,就會形成N個誤差.許多個誤差所形成分配中的標準差,我們稱之為“估計標準誤”(SEe)。換言之,我們關心這個誤差的“單位”是多少?我們將這個誤差的單位稱之為“估計標準誤”。      SY•X = √SSreg/N  在推論統計中,當Y變項成常態分配,X變項也成常態分配的時候,所預估的Ŷ也會成常態分配.不管預測變項的分數高或低,估計標準誤都是一樣大的時候,我們稱之為等分散性。         估計標準誤的特性  當r =±1的時候,表示預測變項Y都落在迴歸線上,預測完全沒有誤差。   當r=0的時候,表示使用Ỹ預測Y與Ŷ預測Y的誤差是一樣的,此時,使用迴歸線來預測完全無效。   當r的絕對值越大,估計標準誤越小,反之亦然。

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關鍵字:homoscedasticityStandard Error of Estimate等分散性SEe估計標準誤回歸分析預測變項