WikiDer > Частичный остаточный участок
В прикладная статистика, а частичный остаточный участок это графическая техника который пытается показать взаимосвязь между данным независимая переменная и переменная ответа учитывая, что другие независимые переменные также находятся в модель.
Фон
При выполнении линейная регрессия с одним независимая переменная, а диаграмма рассеяния из переменная ответа против независимой переменной дает хорошее представление о характере связи. Если существует более одной независимой переменной, все усложняется. Хотя по-прежнему может быть полезно создать диаграммы разброса переменной отклика по каждой из независимых переменных, это не учитывает влияние других независимых переменных в модели.
Определение
Графики частичных остатков формируются как:
куда
- Остатки = остатки от полная модель
- = коэффициент регрессии от яth независимая переменная в полной модели
- Икся = the яth независимая переменная
Графики частичных остатков широко обсуждаются в литературе по регрессионной диагностике (например, см. Раздел «Ссылки» ниже). Хотя они часто могут быть полезны, они также могут не указывать на правильные отношения. В частности, если Икся сильно коррелирован с любой из других независимых переменных, дисперсия, указанная на графике частичных остатков, может быть намного меньше фактической дисперсии. Эти вопросы обсуждаются более подробно в приведенных ниже ссылках.
График CCPR
График CCPR (компонент и компонент плюс остаток) представляет собой уточнение графика частичного остатка, добавляя
Это «составная» часть сюжета, предназначенная для того, чтобы показать, где будет проходить «подобранная линия».
Смотрите также
- График частичной регрессии
- График частичного кредитного плеча
- Коэффициенты инфляции дисперсии для многолинейной посадки.
Рекомендации
- Том Райан (1997). Современные методы регрессии. Джон Вили.
- Нетер, Вассерман и Катнер (1990). Прикладные линейные статистические модели (3-е изд.). Ирвин.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
- Дрейпер и Смит (1998). Прикладной регрессионный анализ (3-е изд.). Джон Вили.
- Кук и Вайсберг (1982). Остатки и влияние на регресс. Чепмен и Холл.
- Белсли, Кух и Велш (1980). Регрессионная диагностика. Джон Вили.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
- Пол Веллеман; Рой Велш (ноябрь 1981 г.). «Эффективные вычисления регрессионной диагностики». Американский статистик. Американская статистическая ассоциация. 35 (4): 234–242. Дои:10.2307/2683296. JSTOR 2683296.
- Чаттерджи, Самприт; Хади, Али С. (2009). Анализ чувствительности в линейной регрессии. Джон Вили и сыновья. С. 54–59.
внешняя ссылка
Эта статья включаетматериалы общественного достояния от Национальный институт стандартов и технологий интернет сайт https://www.nist.gov.