Modèle de régression linéaire simple exemple

Nous allons d`abord avoir SPSS calculer ces derniers et puis zoomer un peu plus sur ce qu`ils signifient. Nos résidus indiquent à quel point notre équation de régression est désactivée pour chaque cas. Ci-dessus, nous avons seulement analysé un sous-ensemble de l`ensemble de données. Il est également appelé variable de réponse ou variable dépendante. Calculons d`abord les valeurs prédites et les résidus pour nos 10 cas. Ces diagnostics révèlent également un facteur d`inflation de variance extrêmement élevé (VIF) de 55 pour chaque publicité et année. En plus d`examiner les statistiques présentées dans le tableau ci-dessus, il existe une série de diagnostics plus techniques qui doivent être examinés lors de la vérification des modèles de régression, y compris la vérification des valeurs aberrantes, des facteurs d`inflation de variance, de l`hétérocdasticité, autocorrélation, et, parfois, la normalité des résidus. Cela est mesuré par le coefficient de détermination, qui est désigné comme R-sq dans Minitab. La solution à cela est la création d`un nuage de nuages comme illustré ci-dessous.

Notez que performance = Pred + RESID. La figure ci-dessous donne un exemple où X, Y sont liés, mais pas linéairement liés i. Alors pourquoi notre régression est-elle venue avec 34? La régression linéaire est également connue sous le nom de régression multiple, de régression multivariée, de moindres carrés ordinaires (OLS) et de régression. Chaque fois que vous utilisez une équation de régression, vous devez demander à quel point l`équation correspond aux données. En revanche, le point jaune est beaucoup plus élevé que la ligne de régression et, par conséquent, son erreur de prédiction est importante. Statisticien/consultant en recherche dans une université médicale réputée à Pondichéry. Enfin, passons à travers le dernier morceau de notre production. L`analyse de régression est un outil pour examiner comment deux ou plusieurs variables sont liées.

Une caractéristique intéressante et possiblement importante de ces données est que la variance des valeurs y individuelles de la ligne de régression augmente à mesure que l`âge augmente. L`équation de régression est une équation linéaire de la forme: ŷ = B0 + b1x. C`est pourquoi b est parfois appelé la pente de régression. Par conséquent, son erreur de prédiction est-0. Techniquement, l`interception est le score y où la ligne de régression croise (“intercepte”) l`axe y comme illustré ci-dessous. Pour cet exemple, cependant, nous ferons les calculs “manuellement”, puisque les détails sanglants ont une valeur éducative. C`est, si les dépenses publicitaires est augmentée d`un euro, puis les ventes seront censés augmenter de 23 millions euros, et s`il n`y avait pas de publicité, nous nous attendons à des ventes de 168 millions euros. Nous prenons un échantillon des élèves d`une grande université et nous leur demandons leur taille et leur poids (university_ht_wt. C`est, notre nuage de nuages montre une corrélation positive (Pearson) entre IQ et les performances.

La régression calcule les coefficients qui maximisent r-Square pour nos données. Notre coefficient b de 0. Notez que la pente de l`équation de régression pour les variables normalisées est r. Par exemple, la régression linéaire peut être utilisée pour quantifier les impacts relatifs de l`âge, du sexe et de l`alimentation (variables prédictrices) sur la hauteur (la variable de résultat). En regardant ces données, il semble que les employés avec des scores plus élevés d`IQ tendent à avoir de meilleurs scores de rendement d`emploi aussi bien. Et enfin, pour chaque élève, nous devons calculer le produit des scores de déviation.