Regressziót végzek az excelben, és a negyedéves (szezonális értékek) próbaváltozóim vannak, a Q2 és Q3 P értékei szignifikánsak, de a Q1 P értékem is túl tűnik magas. Nem tudom pontosan kihúzni a Q1-et … Mit tegyek?
Itt van a kimenetem.
Intercept Pvalue 1.3208E-08 PRD1 Pvalue .00002834 Q1 Pvalue .6863222747 <-- this one concerns me Q2 Pvalue 6.22284E-06 Q3 Pvalue 1.22817E-07 PRD2 Pvalue 0.115615524 Megjegyzések
- Ez nyilvánvaló lehet egy több tudással rendelkező személy számára, de ha ennek a kimenetnek a felhasználója megnézi az 1. negyedévre vonatkozó előrejelzést, nem lenne ' ez haszontalan vagy a legjobb? Legjobb ' rendben van, ha a magas P értékű elemek alapján ' együtthatóban hagyja? Kérem, segítsen nekem Megérteni. Küzdök az ilyen típusú problémák kezelésével.
- Kíváncsi vagyok, hogy egy nagy P értékű elem felvétele tönkreteszi-e az egész regressziós modellt? Általában csak újra lefutom a regressziót anélkül, hogy egy elem magas P érték, de ebben az esetben ' s Q1 és én ' nem tudom pontosan Q2 3 és 4 Q1 nélkül .. ~ összezavarodni
- Ez nem ' t nem témán kívüli, de lehet, hogy másolata ??? valaminek?
- Ott kell lennie, de valaki más fog ha ve csinálni a keresést, mert most késő este van itt. De az a kérdés, hogy a különböző negyedek dummiei valóban egy változót alkotnak (ebben az esetben négy lehetséges értékkel, így három dummikra van szükségük annak ábrázolásához. Ez a három bábu együtt alkotja a változót (R az ilyen változókat " tényezőknek nevezzük ". Nem szabad megvizsgálni az egyes együtthatók egyedi t-értékeit, hanem fel kell készíteni egy F-tesztet a teljes változóhoz (amelynek három szabadságfoka lesz).
- A tényezőket, mint itt a negyedeket, mindig egy egészként kell kezelni. Hagyja benne az IT-t az összes dummival, vagy hagyja ki teljesen. az egyik együttható jelentéktelen, nem kiadható
Válasz
A fő kérdés megválaszolásához: Ha értelmezzük ez a kimenet azt jelenti, hogy a Q1 próbabábu hatása nem különbözik szignifikánsan a 0-tól, annyit jelent, hogy a Q1 hatása alapvetően megegyezik a Q4 dátummal kategória. Tehát csak erős bizonyíték van arra, hogy a próbabábu értéke fontos a Q2 és Q3 szempontjából.
Egy megjegyzésben írsz
Kíváncsi vagyok, hogy egy nagy P értékű elem hozzáadása megsemmisíti-e az egész regressziós modellt? Általában csak újra lefutom a regressziót anélkül, hogy egy elem magas P értéket húzna, de ebben az esetben Q1, és nem lehet pontosan Q2 3 és 4 Q1 nélkül .. ~ zavaros
Ez nem nagyszerű. Ha érdekel, hogy egyes prediktorok, ha vannak ilyenek, hasznosak lehetnek valamilyen kimenetel megjóslásában, akkor jó kiindulópont az olyan eszközök, mint a lasszó vagy a rugalmas nettó regresszió. Ezek a módszerek büntetett modellt illesztenek az adatokhoz, amely kiszűri a gyenge prediktorokat anélkül több összehasonlítási probléma merül fel. Ezeket a témákat hosszan tárgyalják a webhely más részein.
Megjegyzések
- " ez nem ' t nagy ", ami a Q1-et jelenti a modellemben <
t? Az egyetlen rendelkezésünkre álló eszköz az Excel, a VBA toolpak regresszióanalízis beépülő modullal. Ezzel együtt a Q1 együtthatója nem ' t 0, tehát ha engedélyezem a felhasználóimnak a Q1 kiválasztását, akkor valami mást prognosztizál, mint ha a felhasználóim előrejeleznének a negyedik negyedévre. Ezért aggódtam ennek engedélyezésével, mivel tudom, hogy a Q értéke olyan magas a Q1 esetében.