Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


»нтерпретаци€ результатов множественной регрессии




ћетод наименьших квадратов в случае множественной регрессии работает так же, как двумерна€ регресси€, в том смысле, что представл€ет собой проход€щую через множество точек, которые представл€ют значени€ случаев по нескольким переменным, так чтобы уменьшить до минимума сумму квадратов рассто€ний от каждой точки до этой линии. –азница в том, что эта Упр€ма€Ф в случае множественной регрессии есть множество математически обоснованных точек в системе, котора€ не может быть описана как двумерное множество точек, а, или точка пересечени€, обычно представл€ет мало интереса, поскольку значени€ независимой переменной редко равны 0. ќднако значение а, равное 10, в уравнении можно интерпретировать в том смысле, что, даже если кандидат не вкладывал средств в рекламу, и 0% избирателей в штате принадлежат к ее или его партии, он (или она) получит 10% голосов просто потому, что находитс€ в избирательных списках.

√ораздо более важно пон€ть смысл значений b i. ≈го обычно называют частным коэффициентом регрессии; он описывает единичный вклад каждой независимой переменной в определение значений «ѕ. ¬ нашем примере о выборах значение b 1, равное 0,1, можно интерпретировать как означающее, что каждые дополнительные 1000 долларов, вложенные в рекламу, увеличивают долю голосов за кандидата на одну дес€тую процентной единицы, а значение b 2, равное 1, будет означать, что каждому 1% увеличени€ доли голосов тех, кто принадлежит той же партии, [c.445] соответствует 1% увеличени€ доли всех голосующих за кандидата. — помощью этих коэффициентов регресси€ статистически сводитс€ к посто€нному вли€нию любой переменной, котора€ воздействует как на отдельную Ќѕ, так и на «ѕ через использование следующей формулы:

“акой статистический контроль замен€ет тот контроль, который мы могли бы осуществл€ть при экспериментальном построении; он, таким образом, ценен с двух точек зрени€. ¬о-первых, если говорить коротко, он позвол€ет нам оценить относительное значение различных Ќѕ дл€ определени€ значений «ѕ. ¬о-вторых, он позвол€ет нам исключить альтернативную гипотезу о том, что взаимосв€зи между «ѕ и любой конкретной Ќѕ ложны. ≈сли мы допустим, что все значимые причины изменений «ѕ включены в нашу модель, а коэффициент частичной регрессии дл€ любой Ќѕ при этом отличен от 0 (значим) 4, мы можем сделать вывод, что наличие взаимосв€зи между Ќѕ и «ѕ не €вл€етс€ ложным. ≈сли же, однако, близок к ќ или статистически незначим, мы должны заключить, что непосредственной св€зи между Ќѕ и «ѕ нет. ¬ таком случае следует исключить Ќѕ из модели, с тем чтобы сделать ее более соответствующей изучаемому объекту. ясно, таким образом, что множественна€ регресси€ может быть ценным инструментом в совершенствовании и улучшении наших теорий, касающихс€ политических €влений.

ћы можем достичь завершенности своей теории, если обратимс€ к подсчету коэффициента множественной детерминации, или R 2 (нечто, что можно назвать множественным R 2) по формуле:

Ётот коэффициент показывает, насколько близко расположены точки, обозначающие данные, вокруг Упр€мойФ, предусмотренной нашей моделью; ее обычно называют мерой отклонений «ѕ, которые могут быть объ€снены колебани€ми всех Ќѕ. Ќапример, коэффициент R 2, равный 0,57, можно определить как показатель того, что [c.446] независимые переменные в модели, по которой он был посчитан, объ€сн€ют 57% колебаний зависимой переменной. R 2 измен€етс€ в пределах между 0 и 1; чем ближе он к единице, тем более совершенна наша модель. «начение R 2 всегда может быть увеличено путем введени€ в модель добавочных Ќѕ, но исследователь должен всегда задаватьс€ вопросом, не сделает ли вновь введенна€ переменна€ модель слишком сложной и привнесет ли она что-нибудь ценное в понимание исследуемого €влени€. ¬ нашем случае с выборами, например, мы, может быть, и могли бы увеличить R 2 добавлением в уравнение сведений о количестве букв в фамилии кандидата, но сделать это Ц значит забыть, что исследование имеет целью более полное и ценное понимание мира, а не сост€зание в наиболее впечатл€ющем применении статистики. [c.447]





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-11-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 362 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

ƒва самых важных дн€ в твоей жизни: день, когда ты по€вилс€ на свет, и день, когда пон€л, зачем. © ћарк “вен
==> читать все изречени€...

1332 - | 1224 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.008 с.