Ko'p regressiya natijalarini sharhlash

Diagnostika jadvaliko'p regressiya uchun bu bashorat qilingan qiymatlarga nisbatan prognoz xatosi qiymatlarining (qoldiqlarning) tarqalishi; bu sizga ma'lumotlarda hal qilinishi kerak bo'lgan muammolar mavjudligini aniqlash imkonini beradi. Faqat diagnostika jadvali muammoni aniq va aniq ko'rsatsa, aralashuv tavsiya etiladi.
Chiziqsiz va/yoki teng bo'lmagan o'zgaruvchanlik muammosini hal qilishning uchta usuli mavjud: (1) o'zgaruvchilarning bir qismini yoki barchasini o'zgartirish; (2) yangi o'zgaruvchini kiritish yoki (3) chiziqli bo'lmagan regressiyadan foydalanish. Agar siz konvertatsiya qilmoqchi bo'lsangiz, u holda bir xil asosiy birliklarda o'lchanadigan o'zgaruvchilarning har bir guruhi bir xil tarzda o'zgartirilishi kerak. Agar siz faqat ba'zi X o'zgaruvchilarni o'zgartirsangiz, lekin Y ni o'zgartirmasangiz, ko'p regressiya tahlili natijalarini sharhlash asosan o'zgarmaydi. Agar Y ning tabiiy logidan foydalansangiz, unda 7?2 talqini va individual regressiya koeffitsientlari uchun ahamiyatlilik testlari ham o'zgarishsiz qoladi, individual regressiya koeffitsientlari ham xuddi shunday talqinga ega va Se yangi talqinga muhtoj.
ElastiklikXt ga nisbatan Y - Xt ning 1% o'sishi bilan bog'liq bo'lgan Y ning kutilayotgan foiz o'zgarishi (boshqa X o'zgaruvchilar doimiy bo'lgan holda); yordamida elastiklik baholanadi


694


IV QISM. REGRESSIYA VA VAQT SERIASI




Y va X uchun tabiiy logarifmlardan foydalanadigan tenglamadan regressiya koeffitsienti.
Chiziqli bo'lmagan muammoni hal qilishning yana bir usuli, bitta X o'zgaruvchisi va uning ba'zi vakolatlari (X2, X3 va boshqalar) berilgan Y ni bashorat qilish uchun polinom regressiyasidan foydalanishdir.
Agar ikkala o'zgaruvchining o'zgarishi Y ning kutilayotgan o'zgarishiga olib keladigan bo'lsa, bu X o'zgaruvchilarning har birini alohida-alohida o'zgartirish natijasida kelib chiqqan Y dagi o'zgarishlar yig'indisidan farq qiladigan bo'lsa, o'zaro ta'sir ikki o'zgaruvchi o'rtasida sodir bo'ladi. O'zaro ta'sir ko'pincha regressiya tahlilida ko'p regressiyaga kiritilgan yangi X o'zgaruvchisini yaratish uchun bir X o'zgaruvchini boshqasiga ko'paytirish orqali hosil bo'lgan mahsulot sifatida modellashtiriladi. O'zaro ta'sir ko'pincha ba'zi yoki barcha o'zgaruvchilarning transformatsiyasi yordamida modellashtirilishi mumkin.