模型解释的方差
模型解释的方差
提问于 2022-11-15 22:45:19
这是一个初学者的问题。
编辑19/11。
我真的很困惑术语方差和这么多其他的变体。例如，下图显示了要比较的两个模型的方差。是共同的条款(如。R^2或SD )+残差的变化=数据的总趋势？残差的方差是多少？这是数据的不确定性吗？(*：Var_Res增加了不确定度。不确定意味着什么？高方差低不确定性，是否适用于所有方差？变异意味着什么？变异与方差相同吗？
多亏了约翰的回答，这很容易理解。但是我想知道更多关于方差术语在分析技术中表达的含义。谢谢!
回答 1
Data Science用户
发布于 2022-11-15 23:14:38
方差和变体都是名词。
一般说来，方差描述的是从中心趋势(如平均值)到极值的范围。标准差是一种特定的方差度量。最常见的测量类型是标准差和方差，在统计意义上，标准差平方。
变量是变量、过程或被度量的事物的不同例子。如果你在测量老鼠的重量，你可能会得到一种药物的老鼠。你可以考虑一只老鼠没有药物，通常是“对照”，一种变体和一种与药物不同的变种。
我试着用朴素的语言。希望这能有所帮助。
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原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/116204
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