WikiDer > SegReg - Википедия

Программное обеспечение сегментированной регрессии

Скриншот вкладки графики
Разработчики)	Институт мелиорации и улучшения земель (ILRI)
Написано в	Delphi
Операционная система	Майкрософт Виндоус
Доступно в	английский
Тип	Статистическое программное обеспечение
Лицензия	Проприетарный Бесплатное ПО
Интернет сайт	SegReg

В статистика и анализ данных то программное обеспечение SegReg это бесплатный и удобный инструмент для линейных сегментированная регрессия анализ, чтобы определить точку останова, где отношение между зависимая переменная и независимая переменная резко меняется.^[1]

Функции

Отпечаток экрана таблицы ввода

Сегментированная регрессия остатков по количеству поливов. Доверительные интервалы показаны.

Отпечаток стола Anova

SegReg позволяет вводить одну или две независимые переменные. Когда используются две переменные, он сначала определяет отношение между зависимой переменной и наиболее влиятельной независимой переменной, а затем находит связь между остатками и второй независимой переменной. Остатки - это отклонения наблюдаемых значений зависимой переменной от значений, полученных с помощью сегментированной регрессии по первой независимой переменной.

Точка останова находится численно путем принятия ряда предварительных точек останова и выполнения линейной регрессии с обеих сторон от них. Предварительная точка останова, обеспечивающая наибольшую коэффициент детерминации (как параметр для подгонки линий регрессии к наблюдаемым значениям данных) выбирается как истинная точка останова. Чтобы гарантировать, что линии по обе стороны от точки останова пересекаются друг с другом точно в точке останова, SegReg использует два метода и выбирает метод, наиболее подходящий.

SegReg распознает многие типы отношений и выбирает окончательный тип на основе статистических критериев, таких как значимость коэффициентов регрессии. Вывод SegReg предоставляет статистические пояса уверенности линий регрессии и доверительный блок для точки останова.^[2] Можно выбрать уровень достоверности 90%, 95% и 98% достоверности.

Чтобы завершить заявления о доверии, SegReg предоставляет дисперсионный анализ и Анова стол.^[3]

На этапе ввода пользователь может указать предпочтение или исключение определенного типа. Предпочтение определенного типа принимается только в том случае, если оно является статистически значимым, даже если значимость другого типа выше.

ILRI ^[4] предоставляет примеры применения таких величин, как урожай, глубина водной поверхности, и засоление почвы.

Со списком публикаций, в которых используется SegReg, можно ознакомиться.^[5]

Уравнения

Когда присутствует только одна независимая переменная, результаты могут выглядеть так:

• X Y = А₁.X + B₁ + R_Y
• X> BP ==> Y = А₂.X + B₂ + R_Y

где BP - точка останова, Y - зависимая переменная, X - независимая переменная, A - коэффициент регрессии, B - константа регрессии, а R_Y остаток Y. Когда присутствуют две независимые переменные, результаты могут выглядеть так:

• X Икс ==> Y = А₁.X + B₁ + R_Y
• X> BP_Икс ==> Y = А₂.X + B₂ + R_Y
• Z Z ==> R_Y = C₁.Z + D₁
• Z> BP_Z ==> R_Y = C₂.Z + D₂

где дополнительно BP_Икс является BP X, BP_Z является BP Z, Z - вторая независимая переменная, C - коэффициент регрессии, а D - константа регрессии для регрессии R_Y на Z.

Подставляя выражения R_Y во второй системе уравнений в первый набор дает:

• X Икс и Z Z ==> Y = А₁.X + C₁.Z + E₁
• X Икс и Z> BP_Z ==> Y = А₁.X + C₂.Z + E₂
• X> BP_Икс и Z Z ==> Y = А₂.X + C₁.Z + E₃
• X> BP_Икс и Z> BP_Z ==> Y = А₂.X + C₂.Z + E₄

где E₁ = B₁+ D₁, E₂ = B₁+ D₂, E₃ = B₂+ D₁, а E₄ = B₂+ D₂ .

Альтернатива

Отпечаток экрана, данные, показывающие уровень толерантности (порог) урожая пшеницы к засолению почвы, выраженный в электропроводности как ECe = 7,1 дСм / м.

В качестве альтернативы регрессии по обе стороны от точки излома (порога) можно использовать метод частичной регрессии для поиска максимально длинного горизонтального участка с незначительным коэффициентом регрессии, за пределами которого имеется определенный наклон со значительным коэффициентом регрессии. Альтернативный метод может использоваться для сегментированных регрессий Типа 3 и Типа 4, когда есть намерение определить уровень допуска зависимой переменной для различных количеств независимой, объясняющей переменной (также называемой предиктором).^[6]

Прилагаемый рисунок относится к тем же данным, которые показаны на синем графике в информационном окне вверху этой страницы. Здесь пшеница имеет толерантность к засолению почвы до уровня EC = 7,1 дСм / м вместо 4,6 на синем рисунке. Однако соответствие данных за порог не так хорошо, как на синем рисунке, который был получен с использованием принципа минимизации суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений от линий регрессии по всей области объясняющей переменной. X (т.е. максимизация коэффициента детерминации), тогда как частичная регрессия предназначена только для поиска точки, в которой горизонтальный тренд переходит в наклонный.

Смотрите также

• Сегментированная регрессия

Рекомендации