Як почати будувати регресійну модель, коли найбільш сильно асоційований предиктор - двійковий

У мене є набір даних, що містить 365 спостереження за трьома змінними, а саме pm, tempі rain. Тепер я хочу перевірити поведінку pmу відповідь на зміни інших двох змінних. Мої змінні:

pm10 = Відповідь (залежно)
temp = предиктор (незалежний)
rain = предиктор (незалежний)

Далі наведена кореляційна матриця для моїх даних:

> cor(air.pollution)
               pm        temp       rainy
pm     1.00000000 -0.03745229 -0.15264258
temp  -0.03745229  1.00000000  0.04406743
rainy -0.15264258  0.04406743  1.00000000

Проблема полягає в тому, що коли я вивчав побудову регресійних моделей, було написано, що метод адиції починати зі змінної, яка найбільш сильно пов'язана зі змінною відгуку. У моєму наборі даних rainдуже співвідноситься з pm(порівняно з temp), але в той же час це фіктивна змінна (дощ = 1, без дощу = 0), тож тепер у мене є підказки, з чого слід почати. Я доклав два зображення з питанням: Першим з них є розсіюванням даних, а друге зображенням є діаграмою розсіювання pm10VS. rain, я теж не в змозі інтерпретувати діаграму розсіювання pm10VS. rain. Може хтось допоможе мені, як почати?

— Сид Асіф Алі Шах
джерело

Це цілком життєздатне питання, ІМО, навіть якщо воно випливає з непорозуміння.

— gung - Відновіть Моніку

Одне, що слід пам’ятати з регресією, - це те, що залежна змінна вважається випадковою змінною, тоді як прогнози вважаються фіксованими експериментально керованими змінними. (таким чином, будьте обережні, коли ви щось повертаєте на голову). У вашій матриці не виявляється жодної сильної позитивної чи негативної кореляції, оскільки жодна із ?

y_{i}

$y_i$

x_{i 1}, x_{i 2}, \dots, x_{i p}

$x_{i1}, x_{i2},\ldots,x_{ip}$

| r_{j k} | > 0.8

$|r_{jk}|>0.8$

— wrktsj

Відповіді:

Багато людей вважають, що вам слід скористатися такою стратегією, як початок з найбільш сильно пов'язаної змінної, а потім додавати додаткові змінні по черзі, поки одна не є суттєвою. Однак немає логіки, яка б змушувала цей підхід. Більше того, це свого роду «жадібна» змінна стратегія вибору / пошуку (пор., Моя відповідь тут: Алгоритми автоматичного вибору моделі ). Вам не потрібно цього робити , і справді, ви не повинні. Якщо ви хочете знати зв’язок між pmі tempтаrain, просто підходимо до моделі множинної регресії з усіма трьома змінними. Вам все одно доведеться оцінити модель, щоб визначити, чи вона розумна і чи допущені припущення, але це все. Якщо ви хочете перевірити якусь апріорну гіпотезу, ви можете зробити це з моделлю. Якщо ви хочете оцінити модель за вибірковою точністю прогнозування, ви можете зробити це за допомогою перехресної перевірки.

Вам також не потрібно хвилюватися з приводу мультиколінеарності. Кореляція між tempта rainвказана як 0.044у вашій матриці кореляції. Це дуже низька кореляція і не повинна викликати проблем.

— gung - Відновити Моніку
джерело

дуже дякую за добрі пропозиції. я не знайомий на цьому веб-сайті, не знаю, як ним користуватися, чи можете ви надати кілька додаткових пропозицій чи вивчення матеріалів

— Syed Asif Ali Shah

@SyedAsifAliShah, окрім того, що англійська мова не здається вашою рідною мовою, я не бачу проблем із тим, як ви користуєтесь сайтом. Щодо навчальних матеріалів, ви можете переглянути це чи це , або просто переглядати наші теми з тегом посилань .

— gung - Відновіть Моніку

я повинен спробувати лінійну модель або GLM для моїх даних ??

— Сид Асіф Алі Шах

@SyedAsifAliShah, імовірно, лінійна модель чудово підходить для ваших даних.

— gung - Відновіть Моніку

бра, мені потрібна ваша допомога

— Syed Asif Ali Shah

Хоча це не стосується безпосередньо вашого вже зібраного набору даних, інша річ, яку ви можете спробувати наступного разу, коли ви збираєте такі дані, - це уникати запису "дощу" як двійкового. Ваші дані, ймовірно, будуть більш інформативними, якби ви замість цього заміряли швидкість дощу (см / годину), яка дала б вам змінну, що поширюється постійно (до вашої точності вимірювання) від 0 ... max_rainfall.

Це дозволить вам співвіднести не лише "чи йде дощ" з іншими змінними, але і "скільки дощить".

— JKreft
джерело

привіт, брато, я зробив те саме за вашою пропозицією, я зібрав повні дані про дощ та модель конструкції

— Syed Asif Ali Shah

чи можу я просити ваш електронний лист, будь ласка ??? Я просто хочу задати декілька питань

— Syed Asif Ali Shah

Якщо у вас є додаткові запитання щодо налаштування вашої моделі, можливо, новим питанням StackExchange буде саме шлях. Таким чином ви можете отримати зворотній зв’язок від більшості людей, багато з яких більш досвідчені, ніж я.

— JKreft

stats.stackexchange.com/questions/255959/…

— Syed Asif Ali Shah