안녕 모두
필자는 필자가 처음으로 jmp를 사용하는 독일 학생이고 회귀 분석을 한 번도 해 본적이 없기 때문에 필사적으로 도움을 필요로합니다.
다중 선형 회귀를 할 때 어떤 일이 발생하지만 긍정적 인 자기 상관이 있습니까?
처음에는 변수 사이에 선형 관계가 있다고 가정했기 때문입니다.
또한 필자의 기술적 통계와는 완전히 다른 결과를 얻었습니다. 나는 부동산을보고 있는데 특히 부동산을 팔기까지 얼마나 걸 렸는지. 종속 변수는 판매까지의 시간이고 독립 변수는 가격, 객실 수 등 여러 가지입니다. 또한, 다른 지역에 대해서는 더미 변수를 사용했고 또한 판매 된 분기에도 사용했습니다.
필자의 기술적 인 통계에서 완전히 다른 결과를 얻었 기 때문에 특히 그러한 인형은 잘못되었습니다. 내가 가장 잘 찾은 것들을 참조하지 않았다.
2 천이 넘는 관측
R2 = 0.059이지만 발코니 정원 등 일부 정보가 제공되지 않았기 때문에 분명히 작습니다.
도와 줘서 고마워.
탄자
자기 상관은 어떤 방식 으로든 관계가있는 데이터 테이블의 행을 나타냅니다. 이것은 행이 서로 독립적이라는 회귀 가정을 위반하게됩니다. 나는 당신의 문제가 다중 공선 성 (multicollinearity)이거나 때때로 공선 성 (collinearity)이라고 불리는 것 같다고 생각합니다. 이는 모델에서 서로 관련있는 변수 (예 : 비용 및 객실 수)를 나타냅니다. 이것의 영향은 파라미터의 추정치와 모델이 매우 안정적이지 않은데 따라 달라집니다. 회귀 텍스트에서 다중 공선 성을 찾으십시오. 그러면이 문제로 인해 문제에 대한 올바른 설명을 볼 수 있습니다. 대부분의 텍스트는 문제를 완화하는 데 도움이 될 수있는 몇 가지 사항에 대해서도 논의합니다.
