Modèle de régression multivariée

Modèle de régression multivariée

February 14, 2019

Les mêmes Diagnostics que nous vérifions pour les modèles avec un prédicteur doivent être vérifiés pour ceux-ci aussi bien. Pour un examen de certains Diagnostics de base mais essentiels voir notre post comprendre les diagrammes de diagnostic pour l`analyse de régression linéaire. Mais aujourd`hui, je parle de la différence entre multivariée et multiple, car ils se rapportent à la régression. Salut Karen, j`ai une question au sujet de la régression multiple, lorsque nous choisissons des prédicteurs à inclure dans le modèle de régression basé sur l`analyse univariée, avons-nous définir la valeur de P à 0,1 ou 0,2? Ou il devrait être au niveau de 0,05? La ligne de régression estimée est déterminée de telle manière que (valeurs résiduelles) 2 soit le minimum c.-à-d. l`écart type des résidus à minimiser (les valeurs résiduelles sont en moyenne nulles). C`est ce qu`on appelle la méthode des «moindres carrés». Dans l`équation si la valeur p est supérieure à 0,05, l`hypothèse nulle n`est pas rejetée, ce qui signifie qu`un modèle de ligne droite dans X n`aide pas à prédire Y. Il y a la possibilité que le modèle de ligne droite détient (pente = 0) ou il y a une relation incurvée avec zéro composant linéaire. D`autre part, si l`hypothèse nulle est rejetée soit le modèle de ligne droite détient ou dans une relation incurvée le modèle de ligne droite aide, mais n`est pas le meilleur modèle. Bien sûr, il y a la possibilité pour une erreur de type II ou de type I dans la première et la deuxième option, respectivement.

L`écart type des résidus (σRES) est estimé par Fernando décide d`améliorer le modèle en alimentant le modèle avec plus de données d`entrée c.-à-d. des variables plus indépendantes. Il est maintenant entré dans le monde du modèle de régression multivariée. Il existe différentes méthodes de sélection pour la modélisation de régression linéaire afin de spécifier comment les variables indépendantes sont entrées dans l`analyse. En utilisant différentes méthodes, il est possible de construire une variété de modèles de régression à partir du même ensemble de variables. La sélection de variable Forward entre les variables dans le bloc un à la fois en fonction des critères d`entrée. L`élimination des variables en amont entre toutes les variables dans le bloc en une seule étape, puis les supprime un à la fois en fonction des critères de suppression. L`entrée et la suppression de variables STEPwise examinent les variables dans le bloc à chaque étape pour l`entrée ou le retrait. Toutes les variables doivent passer le critère de tolérance à entrer dans l`équation, quelle que soit la méthode d`entrée spécifiée. Une variable n`est pas entrée si elle provoque la tolérance d`une autre variable déjà dans le modèle à descendre en dessous de la tolérance criterion6. Dans un modèle qui adapte les variables saisies et supprimées du modèle et diverses statistiques d`adéquation de l`ajustement sont affichées telles que R2, R carré changement, erreur standard de l`estimation, et une analyse de variance table. Si un modèle linéaire est utilisé, les hypothèses suivantes doivent être remplies.

Pour chaque valeur de la variable indépendante, la distribution de la variable dépendante doit être normale. La variance de la distribution de la variable dépendante doit être constante pour toutes les valeurs de la variable indépendante. La relation entre la variable dépendante et les variables indépendantes doit être linéaire, et toutes les observations doivent être indépendantes. Les hypothèses sont donc: l`indépendance; linéarité normalité homoscédasticité. En d`autres termes, les résidus d`un bon modèle doivent être distribués normalement et aléatoirement, c`est-à-dire que l`inconnu ne dépend pas de X («homocédasticité») 2, 4, 6, 9. Comme son nom l`indique, la régression multivariée est une technique qui évalue un modèle de régression unique avec plus d`une variable de résultat. Lorsqu`il existe plusieurs variables de prédicteurs dans un modèle de régression multivariée, le modèle est une régression multiple multivariée. Très rapidement, je dirais: «multiple» s`applique au nombre de prédicteurs qui entrent dans le modèle (ou de manière équivalente la matrice de conception) avec un résultat unique (réponse Y), tandis que «multivarié» fait référence à une matrice de vecteurs de réponse.


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