come interpretare una regressione con una variabile fittizia?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao fa capolino,
Sono uno studente dalla Germania e sto scrivendo la mia tesi di laurea e spero davvero che tu possa aiutarmi nell'interpretazione della mia analisi di regressione.
Devo controllare l'influenza di una variabile indipendente su tre variabili dipendenti in due diverse categorie. Ecco perché ho aggiunto una variabile dummy codificata con 1 e 0 (1 per la prima categoria e 0 per la seconda) come variabile indipendente.
Sfortunatamente non riesco davvero a gestire l'output. Penso che qualcosa sia andato storto .. o forse no? Forse puoi aiutarmi e dire se ho fatto il modello di regressione giusto e come posso interpretare l'output. Metterò uno screenshot qui sotto. Sfortunatamente è in tedesco, ma in realtà gli strumenti si chiudono come in inglese .. se hai domande, chiedi e cercherò di rispondere nel miglior modo possibile.
Thaaaaank yooou verry much !!!
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?Forse la regressione non produrrà bene con il tuo set di dati. In base al rapporto di output, non sembra che tu abbia ancora un buon modello. Hai provato reti neurali e / o partizionamento? In questo modo potresti ottenere modelli predittivi migliori. Anche l'analisi discriminante potrebbe essere utile!
. Spero che questo possa essere d'aiuto!
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?Thaaaanks molto ron_horne
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?è possibile selezionare entrambi utilizzando il tasto Ctrl e fare clic sul pulsante Croce. questo produrrà al volo il loro termine di interazione.
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?Ciao ron_horne
grazie per l'utile risposta! Penso che abbia funzionato
Ma come posso includere l'interazione tra le due variabili indipendenti? Mi puoi dare un consiglio?
Grazie ron_horne e billw @ jmp molto!
Pensi di aver salvato la mia laurea haha
Migliore,
Vanessa
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?Hey vanessa_bama ,
cambiare il tipo di modellazione in nominale è corretto. tuttavia, per un confronto più diretto tra due categorie, è necessario utilizzare il tipo di modellazione ordinale.
Ii tenterebbe anche di aggiungere l'interazione tra le variabili indipendenti al modello. questo ti permetterà di verificare l'ipotesi che ogni categoria abbia una pendenza diversa.
utilizzare l'opzione "Per" solo se non si desidera testare rigorosamente le differenze tra i gruppi nelle loro stime dei parametri o se si desidera vedere le differenze nell'adattamento del modello.
migliore,
ron
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?Ciao Bill,
Molte grazie per la tua risposta! Ho già provato la funzione "By" e la userò se non trovo un buon modo per usarla come variabile indipendente. Come hai detto, l'ho codificato come nominale e sembrava davvero migliore e avevo un grafico diverso per ogni gruppo .. quindi, penso che sia la soluzione.
Ma: leggo qui https://community.jmp.com/docs/DOC-7537 che devi assicurarti che la variabile sia continua per una regressione e non nominale ... è per questo che non sono sicuro di cosa sia giusto o sbagliato ..
Ri: come interpretare una regressione con una variabile fittizia?Vanessa,
Se la tua variabile dummy è veramente una separazione di categorie, prova a utilizzarla come variabile "By" anziché come variabile indipendente. Otterrai due attacchi separati. Se ritieni che debba essere una variabile indipendente, assicurati che sia codificata come Nominale e quindi vedrai l'effetto nel tuo modello di vestibilità.
HTH
Conto
