تحلیل رگرسیون
دسترسی سریع
تحلیل رگرسیون
آزمون دوربین-واتسون (Durbin-Watson)
یکی از مفروضاتی که در رگرسیون مدنظر قرار میگیرد، استقلال خطاها (تفاوت بین مقادیر واقعی و مقادیر پیش بینی شده توسط معادله رگرسیون) از یکدیگر است. در صورتی که فرضیه استقلال خطاها رد شود و خطاها با یکدیگر همبستگی داشته باشند امکان استفاده از رگرسیون وجود ندارد. به منظور بررسی استقلال خطاها از یکدیگر از آزمون دوربین- واتسون استفاده میشود.
هم خطی در رگرسیون (multicolinearity)
هم خطی وضعیتی است که نشان میدهد یک متغیر مستقل تابعی خطی از سایر متغیرهای مستقل است. اگر هم خطی در یک معادله رگرسیون بالا باشد، بدین معنی است که بین متغیرهای مستقل همبستگی بالایی وجود دارد و ممکن است با وجود بالا بود R2 ، مدل دارای اعتبار بالایی نباشد. به عبارت دیگر با وجود آن که مدل خوب به نظر میرسد ولی دارای متغیرهای مستقل معنی داری نمیباشد. شناخت انواع رگرسیون نیز می تواند در تحلیل رگرسیون بسیار کاربردی باشد.
توان رابطه خطی بین متغیرهای مستقل مربوط به مدل با شاخصی اندازه گیری می شود که تلرانس نامیده می شود. برای هر متغیر مستقل ترانس نسبتی از پراکندگی نسبی از پراکندگی آن متغیر است که توسط روابط خطی آن متغیر با سایر متغیرهای مستقل موجود در مدل توجیه نمی شود. با توجه به اینکه تلرانس یک نسبت است، مقدار آن بین صفر و یک تغییر می کند. مقدار نزدیک به یک به این معنی است که در یک متغیر مستقل بخش کوچکی از پراکندگی آن توسط سایر متغیرهای مستقل توجیه می شود. مقدار نزدیک به صفر به این معنی است که یک متغیر تقریبا ترکیب خطی از سایر متغیرهای مستقل است و داده ها دارای رابطه خطی مشترک چندگانه هستند.
مفروضات رگرسیون خطی
در صورتی محقق میتواند از رگرسیون خطی استفاده کند که شرایط زیر محقق شده باشد؛
- میانگین(امید ریاضی) خطاها صفر باشد.
- واریانس خطا ثابت باشد.
- بین خطاهای مدل همبستگی وجود نداشته باشد.
- متغیر وابسته دارای توزیع نرمال باشد
- بین متغیرهای مستقل همبستگی وجود نداشته باشد (دارای هم خطی نباشد).
بررسی نرمال بودن خطاها در رگرسیون
یکی دیگر از مفروضات در نظر گرفته شده در رگرسیون آن است که خطاها دارای توزیع نرمال با میانگین صفر میباشند. بدیهی است در صورت عدم برقراری این پیش گزیده، نمیتوان از رگرسیون استفاده کرد. بدین منظور باید مقادیر استاندارد خطاها محاسبه شود نمودار نرمال آنها رسم شود و سپس مقایسه بین دو نمودار صورت گیرد.
نظرات
هیچ نظری وجود ندارد.
افزودن نظر
Sitemap
Copyright © 2017 - 2023 Khavarzadeh®. All rights reserved