Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia Przykładowe oblicznia w SASie Weryfikacja założeń w SASie Zadanie.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia Przykładowe oblicznia w SASie Weryfikacja założeń w SASie Zadanie."— Zapis prezentacji:

1 Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia Przykładowe oblicznia w SASie Weryfikacja założeń w SASie Zadanie

2 Regresja wieloraka Bada związki między zmienną objaśnianą (zależną) i zmiennymi objaśniającymi (niezależnymi)

3 Jak przewidzieć odsetek upadków zwierząt przy transporcie? Jakie zmienne związane są z upadkami zwierząt? Co decyduje o upadkach zwierząt? Które z nich są najważniejsze i w jakim stopniu są powiązane ze stratami zwierząt? Typowe zadanie

4 regresja pierwszego rzędu y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x e drugiego rzędu y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 x y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 2 x 3 + Dlaczego te regresje są liniowe?

5 y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x e a to wyraz wolny. Średnia? b 1, b 2, b 3 – cząstkowe współczynniki regresji to niezależne wkłady każdej ze zmiennych objaśniających

6 Współczynniki cząstkowe obrazują zależności po uwzględnieniu pozostałych czynników. Jak je oszacować?

7 Jak wyznaczyć prostą regresji metoda najmniejszych kwadratów metoda najmniejszych kwadratów ważonych metoda najmniejszych reszt bezwględnych

8 Metoda najmniejszych kwadratów

9 R-kwadrat czyli współczynnik determinacji Mówi o jakości przewidywania R 2 =30% znaczy 30% wariancji opisane przez zmienne opisujące i 70% wciąż nie opisane (błędy)

10 R-kwadrat R-kwadrat = 1 - SSE / SST SSE - suma kwadratów reszt SST - suma kwadratów obserwacji

11 R-kwadrat skorygowane R-kwadrat zależy od liczby zmiennych objaśniających! Im więcej zmiennych tym większy. R-kwadrat skorygowane NIE zależy od liczby zmiennych objaśniających Porównując dwa modele o różnej liczbie zmiennych patrz na R-kwadrat skorygowane

12 R czyli korelacja R to pierwiastek z R-kwadrat. Tylko dodatni ( ) !!! wskazuje na stopień powiązania zmiennych

13 Zależność między zmiennymi jest liniowa Trudne do sprawdzenia Małe odstępstwa niegroźne Liniowość oceniamy na oko – wykresy rozrzutu Co jeżeli zależność nie jest liniowa? –transformacja danych –regresja nieliniowa

14 Regresja mówi o współwystępowaniu zjawisk, a nie o przyczynach i skutkach! Regresja liczby kradzieży na liczbę policjantów jest dodatnia!

15 Zwodnicza regresja Jeżeli w modelu umieścisz dużą liczbę zmiennych objaśniających część z nich na pewno będzie istotna. Im więcej danych tym mniej złudne są wyniki. Ile?

16 Reszty mają rozkład normalny Ważne przy testowaniu, nie przy szacowaniu Stosujemy histogramy reszt i wykresy normalności reszt Niewielkie odchylenia nie są groźne Dobry model daje duży R-kwadrat i normalność reszt. Czy taki potrafimy znaleźć?

17 Nadmiarowość danych % upadków przy transporcie tak samo dobrze opisuje liczba przejechanych kilometrów jak i dystans do ubojni (to to samo) Należy uważać, żeby zmienne objaśniające nie były zbytnio skorelowane

18 Odstające obserwacje Znacznie przekłamują oszacowania. Najczęściej to błędy powstałe przy wpisywaniu danych. Najlepiej usunąć je przed analizą regresji.

19 Przykładowe dane wbp wbp wbp wbp wbp wbp wbp Rasa 2.Zawartość mięsa w tuszy 3.Wiek w dniu uboju 4.Masa półtuszy 5.Średnia grubość słoniny

20 data swinie ; infile "dane.txt" ; input rasa $ zmwt wiekub mtuszy grsloniny ; proc reg model zwmt = wiekub ; plot upadki*dystans ; run ; Wyznaczamy model do przewidywania zawartości mięsa w tuszy na podstawie wieku

21 Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr > F Model Error Corrected Total Root MSE R-Square Dependent Mean Adj R-Sq Coeff Var Parameter Estimates Parameter Standard Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t| Intercept <.0001 wiekub

22 Wybór modelu Który model jest najlepszy? Ten z max. R-kwadrat? Ale uwaga! -im szerszy model tym większy wsp. determ. CP = (SSE/war.błędu) + 2*l.parametrów - liczba obserwacji

23 Jak wyznaczyć najlepszy model? Najlepiej rozpatrywać każdy model z osobna (za dużo kombinacji). Jeżeli więcej zmiennych kandydujących to korzystamy z regresji krokowej –wstecznej –postępującej – i innych

24 Wybór modelu FORWARD - dokładanie po jednej zmiennej BACKWARD - ujmowanie po jednej zmiennej STEPWISE – jak FORWARD ale zmienna raz dodana nie musi pozostać w modelu MAXR – wybór najlepszego modelu dla jednej zmiennej, najlepszego dla dwóch zmiennych, itd.. CP - szuka podanej liczby modeli o najmniejszej wartosci Cp i zadanym rozmiarze modelu

25 R. krokowa postępująca 1.Najprostszy model – tylko wyraz wolny 2.Testujemy każdy z osobna, i dodajemy do modelu zmienną, której F>F wprow. 3.Kontynuujemy - wprowadzamy następne zmienne i usuwamy te, dla których F

26 Wybór modelu proc reg model zwmt = wiekub mtuszy grsloniny / selection=stepwise ; run ;

27 Stepwise Selection: Step 3 Variable wiekub Entered: R-Square = and C(p) = Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr > F Model <.0001 Error Corrected Total Parameter Standard Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr > F Intercept <.0001 wiekub mtuszy <.0001 grsloniny <.0001 zwmt = *wiekub *mtuszy *grsloniny

28 Po dopasowaniu modelu zawsze analizujemy reszty. Powtarzamy analizę jeżeli mamy duże wartości odstające!

29 proc reg ; model zmwt = wiekub mtuszy grsloniny / p r cli clm ; run; P – drukuje numer obserwacji, wartość obserwowaną, predykowaną i reszte R – drukuje więcej szczegółow o resztach CLM – 95% przedizał ufności dla predykowanych wartości Dependent Predicted Std Error Std Error Student Obs Variable Value Mean Predict 95% CL Mean 95% CL Predict Residual Residual Residual | **| | | **| | | *| | | **| | | | | | | | | | | | ****| | | |* | | |* | | | |

30 Reszty studentyzowane - reszty podzielone przez odchylenie standardowe reszt – duża liczba obserwacji z wartościami bezwzględnymi >2 wskazuje na nieadekwatność modelu. Wartosci D Cooka – odzwierciedlają zmianę w oszacowaniu, gdyby obserwacje usunięto z analizy. Duża wartość (>1) wskazuje, że obserwacja silnie wpływa na oszacowania w modelu – możliwe że jest to obserwacja odstająca!

31 Wpływowe obserwacje proc reg ; model zmwt = wiekub mtuszy grsloniny / influential ; run; Obserwacje, które mają największy wpływ na oszacowania parametrów w modelu.

32 RSTUDENT – reszta studentyzowana, uwaga na wartości >2 DFFITS- podobne do wartości D Cooka,, uwaga na te, które > 2 DFBETAS – uwaga na wartości >2

33 udział tłuszczu w ciele Ważny dla zdrowia Trudny w pomiarze - wymaga ważenia ciała w wodzie. Czy można go przewidzieć na podstawie łatwych pomiarów. Problem na ćwiczenia

34 Density determined from underwater weighing Percent body fat from Siri's (1956) equation Age (years) Weight (lbs) Height (inches) Neck circumference (cm) Chest circumference (cm) Abdomen 2 circumference (cm) Hip circumference (cm) Thigh circumference (cm) Knee circumference (cm) Ankle circumference (cm) Biceps (extended) circumference (cm) Forearm circumference (cm) Wrist circumference (cm) dane BODYFAT

35 Zadania na ćwiczenia Skonstruuj dobry model predykcji udziału tłuszczu w ciele Które zmienne są najlepiej objaśniają udział tłuszczu w ciele człowieka? Dokonaj analizy reszt. Usuń przypadki zniekształcające przewidywanie i popraw model.

36 zadanie dla chętnych Zbrodnie Detroit The data are on the homicide rate in Detroit for the years FTP - Full-time police per 100,000 population UEMP - % unemployed in the population MAN - number of manufacturing workers in thousands LIC - Number of handgun licences per 100,000 population GR - Number of handgun registrations per 100,000 population CLEAR - % homicides cleared by arrests WM - Number of white males in the population NMAN - Number of non-manufacturing workers in thousands GOV - Number of government workers in thousands HE - Average hourly earnings WE - Average weekly earnings HOM - Number of homicides per 100,000 of population ACC - Death rate in accidents per 100,000 population ASR - Number of assaults per 100,000 population skonstruuj model predykcji liczby zabójstw


Pobierz ppt "Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia Przykładowe oblicznia w SASie Weryfikacja założeń w SASie Zadanie."

Podobne prezentacje


Reklamy Google