10977

Множественная линейная регрессия

Лекция

Математика и математический анализ

Множественная линейная регрессия Обобщением линейной регрессионной модели с двумя переменными является многомерная регрессионная модель или модель множественной регрессии. Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде где вектор независим

Русский

2013-04-03

39.67 KB

114 чел.

Множественная линейная регрессия

Обобщением линейной регрессионной модели с двумя переменными является многомерная регрессионная модель (или модель множественной регрессии). Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде

где  вектор независимых (объясняющих) переменных;  вектор параметров (подлежащих определению);  случайная ошибка (отклонение);  зависимая (объясняемая) переменная.

Рассмотрим самую употребляемую и наиболее простую модель множественной регрессии – модель множественной линейной регрессии.

Теоретическое линейное уравнение регрессии имеет вид:

или для индивидуальных наблюдений

Здесь вектор размерности  неизвестных параметров.  называется j-м теоретическим коэффициентом регрессии (частичным коэффициентом регрессии). Он отражает влияние на условное математическое ожидание  зависимой переменной  объясняющей переменной  при условии, что все другие объясняющие переменные модели остаются постоянными.
свободный член, определяющий значение  в случае, когда все объясняющие переменные  равны нулю.

Если число наблюдений , то существует бесконечно много различных векторов параметров, при которых линейная формула (14.3) связи между X и Y будет выполняться абсолютно точно. Если число наблюдений , то вектор β рассчитывается единственным образом. При  возникает необходимость оптимизации, т.е. оценивания параметров  при которых формула (14.3) дает наилучшее приближение для имеющихся наблюдений.

В данном случае число  называется числом степеней свободы.

Наиболее распространенным методом оценки параметров уравнения множественной регрессии является метод наименьших квадратов (МНК).

Требования МНК

  1.  Математическое ожидание случайного отклонения  равно нулю для всех наблюдений:

  1.  Гомоскедастичность (постоянство дисперсии отклонений):

для любых наблюдений i и j.

  1.  Отсутствие автокорреляции.

Случайные отклонения  и  являются независимыми друг от друга для всех  и .

  1.  Случайное отклонение должно быть независимо от объясняющих переменных.

  1.  Модель является линейной относительно параметров.

Для случая множественной линейной регрессии существенными являются еще два требования.

  1.  Отсутствие мультиколлинеарности.

Между объясняющими переменными отсутствует строгая (сильная) линейная зависимость.

  1.  Ошибки  б имеют нормальное распределение .

Выполнение данного требования важно для проверки статистических гипотез и построения интервальных оценок.

Представим выражение (14.3) в матричной форме:

Здесь  вектор-столбец значений зависимой переменной, Т – символ транспонирования, вектор-столбец (размерности m+1) неизвестных коэффициентов регрессии, вектор-столбец случайных отклонений, матрица размерности :

В этой матрице -я строка  представляет наблюдение вектора значений независимых переменных ; единица соответствует переменной при свободном члене .

Оценка коэффициентов регрессии

По аналогии с парной регрессией построим оценку  для вектора  так, чтобы вектор оценок зависимой переменной  минимально (в смысле квадрата нормы разности) отличался от вектора Y заданных значений:

Решением условия (14.5), если ранг матрицы  равен , является оценка

Нетрудно проверить, что эта оценка несмещенная. Ковариационная (дисперсионная) матрица оценки равна

𝐷[

Доказана справедливость теоремы Гаусса - Маркова.

В условиях справедливости требований МНК (п.3) оценка (14.6) является наилучшей (в смысле минимума дисперсии) оценкой в классе линейных несмещенных оценок.

Оценка дисперсии   ошибок

Обозначим

вектор остатков (или невязок);  матрица. Можно проверить, что  Для остаточной суммы квадратов  справедливо соотношение

откуда следует, что несмещенной оценкой для  является

Если справедливо требование МНК (п.7), т.е. , то справедливы следующие свойства оценок:

  1.  имеет распределение хи-квадрат  с
     степенями свободы;
  2.  оценки  и  независимы.

Как и в случае парной регрессии, справедливо соотношение:

По аналогии с (13.1) запишем

.      (14.10)

В векторном виде:

Для проверки качества уравнения множественной регрессии, как и в случае парной регрессии, воспользуемся коэффициентом детерминации:

Коэффициент  показывает качество подгонки регрессионной модели к наблюдённым значениям . Если  то регрессия  на  не улучшает качество предсказания  по сравнению с тривиальным предсказанием  Другой крайний случай  означает точную подгонку: все , т.е. все точки наблюдений лежат на регрессионной плоскости.

Однако значение  возрастает с ростом числа переменных (регрессоров) в многомерной регрессии, что не означает улучшения качества предсказания, и поэтому вводится скорректированный (adjusted) коэффициент детерминации:

Его использование более корректно для сравнения регрессий при изменении числа переменных (регрессоров).

Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии

Стандартной ошибкой оценки  является величина  оценка для которой

Здесь диагональный элемент матрицы . Если ошибки распределены нормально , то, статистика

распределена по закону Стьюдента с  степенями свободы. Тогда при доверительной вероятности  соответствующий доверительный интервал вычисляется по формуле:

Проверка гипотезы о нулевых значениях коэффициентов регрессии

Для проверки гипотезы  об отсутствии какой бы то ни было линейной связи между  и совокупностью факторов,  т.е. об одновременном равенстве нулю всех коэффициентов при независимых переменных, кроме коэффициента , используется статистика

Статистика статистика Фишера – Снедекора при  и
степенях свободы; число оцениваемых параметров уравнения регрессии; число наблюдений. Если
, то верна гипотеза  линейная связь между зависимой и независимыми переменными отсутствует. Если , то гипотеза  отвергается и принимается альтернативная гипотеза линейная связь значима на уровне . Здесь  критическое значение критерия Фишера – Снедекора.

Замечание

Для выбора наиболее существенных объясняющих переменных можно предложить следующий практический подход. Строятся различные модели многомерной линейной регрессии (с различным набором переменных). Затем можно сравнить скорректированные коэффициенты детерминации (14.13) и принять тот вариант регрессии, для которого максимален.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49741. Проект привода грузоподъемной машины 13.93 MB
  Редуктор состоит из быстроходной шевронной передачи и тихоходной косозубой передачи. Для корпуса редуктора была применена современная конструкция. Все выступающие элементы устранены с наружных поверхностей и введены внутрь.
49742. Разработка конструкции ИПМ изделия В-90 917.5 KB
  Расчет размерной цепи для определения высоты пружины в собранном состоянии Расчет параметров пружины. Рисунок Инерционный предохранительный механизм изделия В90 Расчет размерной цепи для определения высоты пружины в собранном состоянии Расчет размерной цепи производится методом максимумминимум. Размерная формула: Найдем неизвестный размер замыкающего звена: Расчет параметров пружины Исходными данными для проектирования...
49744. Информационная система библиотека 117.06 KB
  Цель моей работы заключается в создании программы в которой можно: создавать новую базу данных, открывать базу из файла, сохранение базы в файл, добавление записей, удаление записей, поиск записей по одному из полей, вывод базы данных на экранб, сортировка и вывод на экран.
49745. Характеристики и параметры биполярного транзистора 2.19 MB
  В ходе выполнения курсовой работы для заданного типа транзистора определяются паспортные параметры и статические характеристики в соответствии со схемой включения и величинами элементов схемы усилительного каскада выбирается положение режима покоя для которого рассчитываются величины элементов эквивалентных схем транзистора и мало сигнальные параметры транзистора графоаналитическим методом определяются параметры усилительного каскада. Характеристики используемого транзистора Проектируемое устройство основано на биполярном транзисторе...
49746. Разработка конструкции привода растворонасоса 311.74 KB
  Разработанный редуктор имеет конструкцию, обеспечивающую высокую надёжность и простоту монтажа и обслуживания. Все элементы привода выбраны с небольшим запасом, что обеспечивает повышенную надёжность в случае непредвиденных пиковых нагрузок связанных с областью применения привода.
49748. Электромеханический привод 812.1 KB
  Определяем по формуле где КПД быстроходной ступени цилиндрического редуктора; принимаем ; КПД тихоходной ступени цилиндрического редуктора; принимаем ; КПД конической передачи; принимаем ; КПД одной пары подшипников; принимаем ; k – число пар подшипников в механизме; k=3. Определяем частоту вращения выходного вала привода . Определяем выходную мощность привода . Передаточное соотношение привода разбиваем по ступеням в соответствии с соотношением где передаточное отношение быстроходной ступени; передаточное отношение тихоходной...
49749. Расчет структурно-сетевых параметров мультисервисных сетей телекоммуникаций 815.5 KB
  Расчет структурносетевых параметров мультисервисных сетей телекоммуникаций по дисциплине Мультисервисные сети телекоммуникаций Выполнил студент группы ТЭ 041 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ Сети предоставляющие любые телекоммуникационные и информационные услуги называют полносервисными или мультисервисными сетями. Данные сети должны гарантировать оговоренное качество соединений и предоставляемых услуг. При создании мультисервисной сети достигается: Сокращение расходов...