O intervalo de confiança em torno de um coeficiente de regressão
Este é um tempo que você não precisa de quaisquer fórmulas porque você não deve tentar calcular os erros padrão ou intervalos de confiança (IC) de coeficientes de regressão mesmo. Qualquer programa de regressão bom pode fornecer a SE para cada parâmetro (coeficiente) ele se encaixa aos seus dados. O programa de regressão também pode fornecer os limites de confiança para qualquer nível de confiança que você especificar, mas se isso não acontecer, você pode facilmente calcular os limites de confiança utilizando as fórmulas para grandes amostras.
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Video: Margin of error 1 | Inferential statistics | Probability and Statistics | Khan Academy
Suponha que você está interessado em uréia ou não no sangue (BUN), uma medida de desempenho rim, tende a aumentar após os 60 anos em adultos saudáveis. Você pode se inscrever um bando de adultos geralmente saudáveis com 60 anos ou acima, gravar as suas idades, e medir o seu pão. Em seguida, você pode criar um gráfico de dispersão de BUN versus idade e caber uma linha reta para os pontos de dados.
A inclinação desta linha teria unidades de (mg / dL) / ano e dizer o quanto, em média, BUN de uma pessoa saudável sobe com cada ano adicional de idade após a idade 60. Suponha que a resposta que recebo é que BUN aumenta de 1,4 mg / dL por ano. Qual é o IC 95 por cento em torno de que a estimativa de aumento anual?
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A resposta depende, de um modo complicado, o número de indivíduos na análise (60 neste exemplo) e na quantidade de correlação nos dados (como fechar os pontos entram para a linha recta ajustada). As fórmulas reais são muito complicado para que você tente para avaliar a mão (ou com uma calculadora).
Felizmente, todos, mas o mais simples exibição programas de regressão, para cada parâmetro de regressão, a SE daquele parâmetro. Alguns deles também exibir os limites de confiança de 95% para cada parâmetro, mas se não o fizerem, os limites podem ser facilmente calculado como 1,96 SE acima e abaixo dos valores dos parâmetros.