Съдържание
- Линейната регресия е ограничена до линейни взаимоотношения
- Линейната регресия разглежда само средната стойност на зависимата променлива
- Линейната регресия е чувствителна към отличаващите се
- Данните трябва да са независими
Линейната регресия е статистически метод за изследване на връзката между зависима променлива, обозначена като у, и една или повече независими променливи, обозначени като х, Зависимата променлива трябва да бъде непрекъсната, така че да може да приеме всяка стойност или поне близка до непрекъсната. Независимите променливи могат да бъдат от всякакъв тип. Въпреки че линейната регресия не може сама да показва причинно-следствената връзка, зависимата променлива обикновено се влияе от независимите променливи.
Линейната регресия е ограничена до линейни взаимоотношения
По своята същност линейна регресия разглежда само линейни връзки между зависими и независими променливи. Тоест, предполага, че между тях има праволинейна връзка. Понякога това е неправилно. Например, връзката между дохода и възрастта е извита, т.е. доходът има тенденция да нараства в ранните части на зряла възраст, изравнява се в по-късна зряла възраст и намалява, след като хората се пенсионират. Можете да разберете дали това е проблем, като разгледате графични изображения на взаимоотношенията.
Линейната регресия разглежда само средната стойност на зависимата променлива
Линейната регресия разглежда връзка между средната стойност на зависимата променлива и независимите променливи. Например, ако разгледате връзката между теглото на раждане на бебетата и характеристиките на майката като възраст, линейна регресия ще разгледа средното тегло на бебетата, родени от майки на различна възраст. Въпреки това, понякога е необходимо да погледнете крайностите на зависимата променлива, например бебетата са изложени на риск, когато теглото им е ниско, така че бихте искали да разгледате крайностите в този пример.
Точно както средната стойност не е пълно описание на една променлива, линейна регресия не е пълно описание на връзките между променливи. Можете да се справите с този проблем, като използвате квантилна регресия.
Линейната регресия е чувствителна към отличаващите се
Преживелиците са изненадващи данни. Отричащите могат да бъдат едновариантни (базирани на една променлива) или многовариантни. Ако гледате на възраст и доходи, едноличните хора ще бъдат неща като човек, който е на 118 години, или такъв, който е направил 12 милиона долара миналата година. Мултивариантно отклонение ще бъде 18-годишен, който направи 200 000 долара. В този случай нито възрастта, нито доходите са много крайни, но много малко 18-годишни хора печелят толкова много пари.
Преживелиците могат да имат огромни ефекти върху регресията. Можете да се справите с този проблем, като поискате статистически данни за влияние от вашия статистически софтуер.
Данните трябва да са независими
Линейна регресия предполага, че данните са независими. Това означава, че оценките на един предмет (като човек) нямат нищо общо с тези на друг. Това е често, но не винаги е разумно. Два често срещани случая, при които няма смисъл, са групирането в пространството и времето.
Класически пример за групиране в пространството са тестовите резултати на учениците, когато имате ученици от различни класове, класове, училища и училищни области. Учениците в един и същи клас са склонни да си приличат по много начини, т.е. те често идват от едни и същи квартали, имат едни и същи учители и т.н. По този начин те не са независими.
Примери за групиране във времето са всякакви проучвания, при които измервате едни и същи предмети многократно. Например, при изследване на диетата и теглото, можете да измерите всеки човек няколко пъти. Тези данни не са независими, тъй като това, което човек тежи в един случай, е свързано с това, което тежи в други случаи. Един от начините за справяне с това е с многостепенните модели.