Modele depose que significa

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Modele depose que significa

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Vous pouvez voir que la pente ascendante des deux lignes de régression est d`environ 2, et ils suivent avec précision la tendance qui est présente dans les deux jeux de données. J`ai constaté qu`aucune des variables n`est marquée comme significative à 0,05 niveau significatif. L`exemple suivant utilise un jeu de données qui nécessite un terme quadratique (carré) pour modéliser la courbure. Dans la sortie ci-dessous, nous voyons que les valeurs de p pour les termes linéaires et quadratiques sont significatives. Il ya longtemps, j`ai lu une citation de Moen, Nolan et Provost qui est allé quelque chose comme ceci: «dans l`analyse finale, il n`est pas une question d`inférence statistique, mais une question de degré de croyance. Ou comme le Dr Deming était connu pour dire: «les figures les plus importantes sont inconnues et inconnaissables.» P-valeurs que nous connaissons… mais les «figures» les plus importantes sont inconnaissables. La différence de précision doit être logique après avoir vu la variabilité présente dans les données réelles. Lorsque les points de données sont répartis plus loin, les prédictions doivent refléter cette incertitude supplémentaire. Les coefficients de régression représentent la variation moyenne de la variable de réponse pour une unité de changement dans la variable de prédiction tout en détenant d`autres prédicteurs dans la constante du modèle. Ce contrôle statistique que la régression fournit est important car il isole le rôle d`une variable de tous les autres dans le modèle. Dans ce post, je montre comment interpréter les modèles de régression qui ont des variables indépendantes significatives, mais un faible R-squared. Pour ce faire, je vais comparer les modèles de régression avec des valeurs R-squared basses et élevées afin que vous puissiez vraiment saisir les similitudes et les différences et ce que tout cela signifie.

Que peut-on faire à propos de cette faible valeur de R-squared? C`est la question suivante que j`entends habituellement dans ce contexte. Souvent, la première pensée est d`ajouter plus de variables au modèle pour augmenter R-squared. Les lecteurs particulièrement attentifs ont peut-être remarqué que je ne vous ai pas dit comment interpréter la constante. Je vais couvrir cela dans mon prochain post! Comme beaucoup de concepts dans les statistiques, il est tellement plus facile de comprendre celui-ci en utilisant des graphiques. En fait, la recherche constate que les graphiques sont cruciaux pour transmettre avec précision certaines informations sur les modèles de régression. Cependant, maintenant que j`ai pris les 2 échantillons supplémentaires, les facteurs x2 a un effet non significatif sur Y1 (p-value = 0.0852) alors que tous les autres facteurs sont significatifs comme avant. Jetez un oeil à la carte avec le bas R-squared. Même ces données relativement bruyantes ont une tendance significative.

Vous pouvez voir que lorsque la valeur Input augmente, la valeur output augmente également. Cette relation statistiquement significative entre les variables nous indique que la connaissance de la valeur de Input fournit des informations sur la valeur de output. La différence entre les modèles est la propagation des points de données autour de la moyenne prévue à un emplacement donné le long de la ligne de régression. La sortie statistique ci-dessous affiche les valeurs ajustées et les intervalles de prédiction associés à une valeur d`entrée de 10 pour les deux modèles. La première sortie est pour le modèle avec le faible R-squared. Je suis confronté à un problème avec un DOE et je voudrais votre avis à ce sujet. Une des raisons pour lesquelles tant de chercheurs encore confondre les deux pourrait être qu`ils apprennent souvent la différence via des exemples de texte au lieu d`exemples numériques. Pour une fois pour toutes montrer pourquoi la signification dans un modèle ne garantit pas la prédiction du modèle, voici une simulation rapide qui crée un jeu de données synthétique pour montrer comment une variable significative dans un modèle de test d`hypothèse peut ne pas être utile pour prédire les résultats réels. Dans certains cas, il est possible que des prédicteurs supplémentaires puissent augmenter la véritable puissance explicative du modèle.