21 mars 2013

statistiken

Just idag känns det bra. Jag börjar få grepp om statistiken och det är fortfarande tre dagar till tentan. Hur bra!? Jag fattar begreppen, har ett hum om hur allt räknas ut och vad allt står för. Är så glad! Har kämpat hårt varje dag nu, från morgon till kväll, så därför tycker jag att jag är värd lite chill nu såhär på eftermiddan. Klockan fem ska jag på starta eget-utbildning, och sen ska jag ta det lugnt resten av kvällen.

Vill ni förresten kolla in vad jag håller på med nu, kan ni alltid kolla här. Eller räcker det kanske med att kolla på detta:


In the case of simple regression, the formulas for the least squares estimates are
\widehat{\beta_1}=\frac{\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum(x_i-\bar{x})^2}\text{ and }\hat{\beta_0}=\bar{y}-\widehat{\beta_1}\bar{x}

This is called the mean square error (MSE) of the regression. The denominator is the sample size reduced by the number of model parameters estimated from the same data, (n-p) for p regressors or (n-p-1) if an intercept is used.[19] In this case,p=1 so the denominator is n-2. The standard errors of the parameter estimates are given by:

\hat\sigma_{\beta_0}=\hat\sigma_{\varepsilon} \sqrt{\frac{1}{n} + \frac{\bar{x}^2}{\sum(x_i-\bar x)^2}}
\hat\sigma_{\beta_1}=\hat\sigma_{\varepsilon} \sqrt{\frac{1}{\sum(x_i-\bar x)^2}}.

Fucked up, eller vad!? Och jag som aldrig gillat matte, trodde aldrig jag skulle sitta med sånna här formler framför mig. 

Inga kommentarer:

Skicka en kommentar