Ko'p regressiya natijalarini sharhlash

Diqqat!
Agar diagnostika jadvali muammoning aniq va aniq tasvirini bermasa, hech qanday chora ko'rmang.
Diagnostika diagrammasi boshqa har qanday ikki o'lchovli scatterplot bilan bir xil tarzda "o'qiladi" (11-bobga qarang). Jadvalda. 12.2.10 natijalarni qanday izohlashni ko'rsatadi.
Nima uchun hamma narsa shunday sodir bo'ladi va boshqacha emas? Qoldiqlar tushuntirilmagan Y bashorat qilish xatolaridir, ularni X o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan ko'p chiziqli regressiya modeli bilan hisoblab bo'lmaydi. Bashorat qilingan qiymatlar X o'zgaruvchilardan joriy tushuntirishni ifodalaydi. Agar diagnostika diagrammasida etarlicha kuchli munosabatlar mavjud bo'lsa, joriy tushuntirish ushbu aniq munosabatlarni hisobga olish uchun o'zgartirishlar kiritish orqali yaxshilanishi mumkin va yaxshilanishi kerak.
Shaklda. 12.2.7-rasmda jurnal reklamalari misoli bilan bog'liq diagnostika diagrammasi ko'rsatilgan. Bu yerda jurnallardagi reklama uchun tarifning qiymati (Y) kitobxonlar soni (Xj), erkak kitobxonlar ulushi (X2) va o‘rtacha daromad (X3) bilan izohlanadi. Diagrammada qiyalik ko'rsatilgan; pastki o'ng burchakda uchta keskin og'ish qiymatlari (chiqibiy ko'rsatkichlar) aniq ajralib turadi. Bu chet elliklar qolgan ma'lumotlar uchun prognoz sifatini sezilarli darajada yomonlashtirishi mumkin; agar biz ulardan qandaydir tarzda xalos bo'lsak, bashorat tenglamasining sifatini yaxshilashimiz mumkin.
Shaklda ko'rsatilgan kitobxonlar hajmining gistogrammasi. 12.2.8 juda katta egrilikni ko'rsatadi, boshqa o'zgaruvchilarning gistogrammalarida (bu gistogrammalar ko'rsatilmagan) bunday egrilikni ko'rsatmaydi. X-o'zgaruvchilarni faqat egrilik tufayli o'zgartirishga katta ehtiyoj bo'lmasa ham, agar biz o'quvchi o'zgaruvchisini (Xj) o'zgartirsak nima bo'lishini ko'ramiz.

Bashorat qilingan qiymatlarba'zan o'rnatilgan qiymatlar (yoki hisoblangan qiymatlar) deb ataladi.


IV QISM. REGRESSIYA VA VAQT SERIASII


662

Shaklda. 12.2.9-rasmda o'quvchilarning tabiiy logarifmlari uchun gistogramma ko'rsatilgan, log Xr (siz Excelda LN funksiyasidan foydalanishingiz mumkin).19 Ushbu transformatsiya natijasida biz asosan taqsimotning qiyshiqligidan xalos bo'ldik. Keling, o'quvchilar sonining bu o'zgarishi regressiya natijasini yaxshilaydimi yoki yo'qligini bilib olaylik.