예제를 통한 회귀분석 해석

Skrevs fredagen den 2 augusti, 2019

GLM 절차는 예측 변수에 정량적 요인과 범주적 인 요인이 모두 포함된 경우에 유용합니다. 회귀 모델을 피팅할 때 지표면 및 등고선 플롯을 쉽게 작성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 설문조사 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하여 이러한 변수가 전체 참석자 만족도에 영향을 미쳤는지 여부와 어느 정도까지 영향을 미쳤는지 확인할 수 있습니다. 한 때, 계층적 회귀는 저에게 는 이와 같았습니다. 나는 그것을 직접 사용한 적이 없지만 사회 과학 연구에서 흔히 볼 수 있습니다. 아이디어는 한 그룹의 인구 통계 변수와 다음 그룹의 다른 변수와 같은 여러 그룹에서 모델에 변수를 추가하는 것입니다. 일반적으로 그룹화 뒤에 논리가 있습니다. 아이디어는 각 그룹의 추가와 함께 모델이 얼마나 향상되는지 확인하는 것입니다. 자동화된 단계별 회귀는 작은 데이터 집합에 대한 과적합 솔루션으로 사용해서는 안 됩니다. Babyak (2004)에 따르면, 예측 변수의 수가 과도하지 않은 경우, 1 예측 변수, 2 예측 변수, 3 예측 변수 등의 모든 조합을 포함하는 회귀 모델을 맞추고 적합성 통계에 따라 모델을 정렬 할 수 있습니다. STATGRAPHICS에서 회귀 모델 선택 프로시저는 이러한 구성표를 구현하여 조정된 R-제곱 또는 멜로의 Cp 통계의 최상의 값을 제공하는 모델을 선택합니다.

지금 회귀 분석을 배우고 있다면 이 자습서를 즐겨찾기에 추가할 수 있습니다. 다중 선형 회귀는 단순 선형 모델과 동일한 조건을 따릅니다. 그러나 여러 선형 해석에는 여러 개의 독립적인 변수가 있기 때문에 모델에 대한 또 다른 필수 조건이 있습니다. 이 줄을 회귀 선이라고 하며 Excel과 같은 표준 통계 프로그램을 사용하여 정확하게 계산할 수 있습니다. 정말 감사합니다, 귀하의 블로그는 정말 도움이됩니다! 나는 OLS (아무것도 공상, 그냥 아주 평범한 OLS)를 사용하는 출판 된 기사에 대한 몇 가지 제안이 있는지 궁금하고 회귀 출력을 해석 학습하는 클래스에서 사용할 수 있습니다. 저는 ”실제” 작업을 사용하고 학생들이 배운 것이 학계와 관련이 있음을 알수 있기를 좋아합니다. 나는 주로 누군가가 회귀 기술을 배우기 시작하는 데 너무 복잡한 작업을 발견하므로 어떤 조언도 감사할 것입니다! 과도하게 장착된 모델은 데이터의 특이성에 매우 적합할 수 있지만 추가 테스트 샘플이나 전체 모집단에는 적합하지 않습니다.

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