Ko'p regressiya natijalarini sharhlash

g-test natijasi (p-qiymati asosida qaror qabul qilinadi)
Agar p-qiymati 0,05 dan katta bo'lsa, unda mos keladigan model muhim emas (siz X o'zgaruvchilari Y prognoz qilishda yordam bermaydi degan nol gipotezani qabul qilasiz).
Agar p-qiymati 0,05 dan kam bo'lsa, unda mos keladigan model muhim (siz nol gipotezani rad qilasiz va X o'zgaruvchilari Y prognoziga yordam beradi degan muqobil gipotezani qabul qilasiz).


F-test natijasi (R2 asosida qabul qilingan qaror)
Agar R2 qiymati R2 jadvalidagi kritik qiymatdan kam bo'lsa, unda mos keladigan model muhim emas. Agar R2 qiymati R2 jadvalidagi kritik qiymatdan katta bo'lsa, unda mos keladigan model muhim ahamiyatga ega. Bu javob har qanday holatda ham p-qiymati yordamida olingan natija bilan bir xil bo'ladi.

G-test natijasi (qaror bevosita G ga asoslanib qabul qilinadi)
Agar G ning qiymati G-jadvaldagi kritik qiymatdan kichik bo'lsa, unda mos keladigan model muhim emas. Agar G ning qiymati G-jadvaldagi kritik qiymatdan katta bo'lsa, unda mos keladigan model muhim hisoblanadi. Bu javob baribir bir xil bo'ladi ... . g" 2
p-qiymati yoki k yordamida olingan natija sifatida.
Esda tutingki, muhim atamaning statistik ma'nosi uning oddiy ma'nosidan biroz farq qiladi. Muhim regressiya modelini topganingizda, X o'zgaruvchilari va Y o'rtasidagi munosabatlar odatdagi tasodifdan kutganingizdan kuchliroq ekanligini bilasiz. Boshqacha qilib aytganda, bu vaziyatda biz ma'lum bir munosabatlarning mavjudligi haqida gapirishimiz mumkin. Bu munosabatlar kuchli yoki biron bir amaliy ma'noda foydali bo'lishi mumkin yoki bo'lmasligi mumkin - bu masalalar alohida e'tiborni talab qiladi - lekin u sof tasodifga o'xshamaslik uchun etarlicha kuchli.
Jurnal stavkalari misoliga qaytadigan bo'lsak, mos keladigan bashorat tenglamasi haqiqatan ham kompyuter dasturidagi 62,84,6 y qiymatining o'ng tomonidagi 0,000 p-qiymati bilan ko'rsatilgandek, stavkaning sezilarli darajada farqlanishini hisobga oladi. tariflarning ushbu omillarga (yoki hech bo'lmaganda ushbu omillardan biriga) bog'liqligi haqiqatan ham topiladi, ya'ni. tariflar faqat tasodifiy o'zgaruvchilar emas. Siz hali ham ushbu X o'zgaruvchilardan qaysi biri Y ni bashorat qilishda ishtirok etishini bilmayapsiz, lekin siz kamida bitta bunday o'zgaruvchi mavjudligini bilasiz.
d2 yordamida regressiya tenglamasi haqiqatan ham ahamiyatli yoki yo'qligini aniqlash uchun D2 aniqlash koeffitsienti = 0,787 yoki 78,7% ekanligini ta'kidlaymiz. n = 55 jurnal va A = 3 o'zgaruvchilar (12.1.8-jadval) holatida 5% darajasida sinov uchun R2 jadvali 0,141 yoki 14,1% kritik qiymatni beradi. Tenglama odatiy 5% darajasida muhim bo'lishi uchun X o'zgaruvchilar tarif o'zgarishining (Y) atigi 14,1% ni tushuntirishi kerak. Ular ko'proq tushuntirganligi sababli, regressiya muhim deb hisoblanishi kerak.

Agar p-qiymati 0,000 sifatida berilgan bo'lsa, uni p <0,0005 deb talqin qilish mumkin, chunki 0,0005 dan katta yoki unga teng p-qiymati 0,001 ga yaxlitlanadi.


12-BOB. KO'P REGRESSIYA: PROGNOZ ..


631




n = 55 va k = 3 da 1% va 0,1% (12.1.9 va 12.1.10-jadvallar) darajalari uchun L2 jadvallariga murojaat qilib, mos ravishda 19,8% va 27,1% kritik qiymatlarni topamiz. Chunki; R2 = 78,7% aniqlash koeffitsientining kuzatilgan qiymati ushbu ko'rsatkichlarning ikkalasidan ham oshadi, xulosa qilish mumkinki, bu X-o'zgaruvchilar (o'quvchilar soni, erkaklar ulushi va o'rtacha daromad) juda katta ta'sir ko'rsatadi. Y (tariflar). P-qiymati terminologiyasidan foydalanib, bu holatda regressiya juda katta ahamiyatga ega ekanligini aytishimiz mumkin (p <0,001).
Ushbu juda yuqori ahamiyatga ega ekanligini tekshirish uchun F dan to'g'ridan-to'g'ri foydalanib, 62,84 (kompyuterda chop etilgan) y-statistikasini F-jadvalidagi 0,1% darajasidagi qiymat bilan solishtirish mumkin (B ilovasidagi B.11-jadval). , bu 7,054 dan 6,171 gacha bo'lgan k = 3 daraja erkinlik darajasi va n - k - 1 = maxrajning 51 erkinlik darajasi. (Jadvalda 51 qiymati yo'qligi sababli, biz bilamizki, F-jadvalidagi bizga kerak bo'lgan qiymat maxrajning 30 daraja erkinligi uchun 7,054 va maxrajning 60 darajasi uchun 6,171 oralig'ida.) Chunki. bu t-statistika (62,84) F-jadvaldagi qiymatdan (7,054 dan 6,171 gacha bo'lgan qiymat) kattaroqdir, biz yana xulosa qilamizki, olingan natija juda yuqori ahamiyatga ega (p <0,001).
Sinov uchun kritik qiymatlar jadvali / T2
12.1.8-12.1.11-jadvallar modelning ahamiyatini tekshirishga xizmat qiladi (G-test). Ushbu jadvallar 0,05 (muhim), 0,01 (juda muhim), 0,001 (juda muhim) va 0,1 darajalarida test o'tkazish imkonini beradi. Sinovning har bir darajasida, agar R2 aniqlash koeffitsienti sizda mavjud bo'lgan X-o'zgaruvchilar soni (/?) va kuzatishlar soni (n) uchun jadvaldagi qiymatdan oshsa, regressiya muhim deb hisoblanishi mumkin. Agar, masalan, sizda k = 2 ta mustaqil X o'zgaruvchisi va n = 35 ta kuzatuv bilan regressiya mavjud bo'lsa, u holda R2 0,171 kritik qiymatdan oshib ketishi sharti bilan 0,05 darajasida ahamiyatlidir (5% darajasi uchun jadvaldan). .
Amalda, ko'pchilik kompyuter dasturlari avtomatik ravishda y-testini bajaradi va uning ahamiyatini, agar test muhim bo'lsa, muhimlik darajasini chiqaradi. Bunday hollarda R2 jadvallari kerak emas. Ulardan foydalanish ikkita maqsadga xizmat qiladi: (1) R2 qiymatiga ega bo'lganingizda muhimlikni aniqlash, lekin sizda ahamiyatlilik testi natijasi haqida hech qanday ma'lumot yo'q va (2) muhimlik darajasi n va k ga qanchalik bog'liqligini ko'rsatish. . Kritik qiymat R , uning asosida muhimlik qarori qabul qilinadi, n ning katta qiymatlari uchun kichikroq (kamroq "talab") bo'lib chiqadi, chunki bu holda siz ko'proq ma'lumotga ega bo'lasiz. Biroq, muhimlik to'g'risida qaror qabul qilinadigan R2 ning kritik qiymati, harakatlar tufayli k ning katta qiymatlari uchun katta (ko'proq "talabkor") bo'lib chiqadi.
Agar sizda 60 dan ortiq kuzatuv mavjud bo'lsa, kritik qiymatlarni R2 jadvalining pastki qismida keltirilgan ikkita ko'paytirgich yordamida topish mumkin. Buning uchun quyidagi formuladan foydalaning.


632


IV QISM. REGRESSIYA VA VAQT SERIASI