Aidez un novice avec la régression et le chi-carré! JMPSalut à tous!
Je suis à bout et je pourrais vraiment utiliser une main complétant quelques analyses en utilisant JMP. Je prends un cours de statistiques et, malheureusement, j'ai de la difficulté à le suivre.
J'ai joint un fichier de données nettoyé que j'ai créé à partir d'un ensemble de données sur les accidents au Royaume-Uni, et mon hypothèse est la suivante:
1: Le nombre de passagers dans une voiture sera positivement corrélé au nombre de victimes de l'accident.
2 Les hommes conduiront à des accidents plus graves
3 Un nombre plus élevé de passagers en voiture entraînera plus d'accidents mortels.
Le problème que j'ai est centré sur le type d'analyses à utiliser et sur la façon de s'y prendre avec JMP (J'apprends ce logiciel à partir de rien.)
Pour la première hypothèse, j'ai commencé avec une corrélation, puis j'ai tenté une régression et obtenu ceci:
Est-ce correct? Je ne comprends pas très bien ce que ces données signifient.
Pour la deuxième hypothèse, je comprends qu’une analyse chi-carré est utilisée et je pense que jusqu’à présent, je me suis occupé de cela.
Cependant, pour la troisième analyse, je suis vraiment perplexe.
Un nombre plus élevé de passagers en voiture entraînera plus d'accidents mortels. Pour cela, je pense que je tente de régresser une variable discrète (passagers de voiture) avec une variable ordinale (degré de fatalité)?
Et quand j'essaie de faire une régression à ce sujet, je reçois un tas de choses. Je suis sûr que je me trompe.
Quelqu'un pourrait-il prendre le temps de me guider?
Merci d'avance!
Re: Aidez un novice avec la régression et le chi-carré! JMPFinalData2.jmp a 136 521 enregistrements uniques. L'indice d'accident est une colonne de caractères, elle ne doit pas être convertie en numérique. Étant donné que certains index ont des caractères, tels que "UD", une fois convertis en nombres numériques, ils sont convertis en nombres plus gros, comme e + 128. FinalData1.jmp a deux colonnes très importantes Référence du véhicule et Référence de la victime . Lorsqu'un rapport d'accident dans FinalData2.jmp répertorie 3 véhicules et 2 victimes, il y a 3 rangées supplémentaires, une pour chaque véhicule, référencées 1, 2, 3. Et il pourrait y avoir une occasionnalité dans les véicules 1 et 1 dans les véhicules 2 et 0 dans le véhicule 3.
Pour obtenir le nombre total de passagers ayant rejoint FinalData1.jmp, procédez comme suit:
- Cliquez sur FinalData1.jmp. Ajouter une nouvelle colonne, je l'ai appelé Passagers + Pilote, utilisez la formule suivante: Car_Passenger + 1
- Dans le menu principal, sélectionnez les tables > Résumé . Sélectionnez Index d'accident et appuyez sur le bouton Groupe bouton et sélectionnez la nouvelle colonne Passagers + Pilote, appuyez sur le bouton Statistiques et sélectionnez Somme. J'ai entré des passagers dans le nom de la table de sortie. Sélectionnez OK.
- Ensuite, sélectionnez FinalData2.jmp. Dans le menu principal, sélectionnez les tables > Rejoindre, sélectionnez Passagers comme jointure avec table et correspondance dans l'index d'accident. Ici, vous pouvez sélectionner les colonnes que vous souhaitez conserver.
La table jointe est attachée et il y a un script sur la table qui montre la densité et la corrélation bivariées.
Cependant, aucune table de données ne comportait de colonne pour le sexe du conducteur . Si vous utilisez FinalData2.jmp et que vous sélectionnez des lignes comportant un seul véhicule. Rejoignez ensuite FinalData1.jmp où il n'y a aucun passager et seulement une fatalité, alors vous pouvez supposer que le sexe de la victime correspond au sexe du conducteur et observez le groupe restreint d'accidents du conducteur. Peut-être que l'un des codes d'accident assigne le sexe, mais rien n'est évident dans les tableaux.
Re: Aidez un novice avec la régression et le chi-carré! JMPMa meilleure hypothèse est que chaque rangée représente une victime. par conséquent, chaque ligne possède une combinaison unique d'Accident_Index, de Vehicle_Reference et de Casualty_Reference.
Si tel est le cas, il vous faudra quelque chose pour rassembler les données et votre hypothèse dans une unité d'analyse commune (accident, véhicule ou accident). Puisqu'il s'agit d'un exercice éducatif, je changerais l'hypothèse.
vous devez toujours faire attention car le fait que les données proviennent de mêmes accidents signifie que le présomption d'indépendance des observations est probablement violée.
Re: Aidez un novice avec la régression et le chi-carré! JMPJ'ai joint les 2 jeux de données que j'ai combinés pour obtenir la fiche technique finale. Je pense que la combinaison des deux posait de graves problèmes. Je n'ai pas les compétences nécessaires pour les combiner correctement.
Re: Aidez un novice avec la régression et le chi-carré! JMPCela s'appelle un ensemble de données légèrement nettoyé, mais certaines anomalies de données doivent être analysées avant d'être analysées:
- La table de données comporte 161 087 lignes. Sur ce nombre, 81 540 lignes n’ont pas de numéro d’accident (36 777 lignes contiennent d’autres informations, mais 44 763 sont vides).
- Après la suppression de toutes les lignes vides, il reste 116 324 lignes avec 36 777 sans numéro d’accident. Il existe également de nombreuses lignes avec des numéros d'accident étranges, par exemple la ligne 45928-45922. Il y a 92 lignes avec ces nombres extrêmes.
- Il y a des numéros d'accident avec plusieurs lignes. Je pensais que le nombre de lignes affectées au même accident pouvait correspondre au nombre de voitures impliquées, mais ce n'est pas le cas.
Il y a donc beaucoup de problèmes avec les données. En supposant qu'il n'y ait pas de duplications et de bonnes données , juste un mauvais nombre d’accidents, voici une analyse qui pourrait répondre à votre question n ° 2. 71,44% de tous les accidents ont des conducteurs de sexe masculin, ou environ 70% de toutes les gravités. Cependant, il n’est pas possible de déterminer le pourcentage de conducteurs, hommes ou femmes, ni la fréquence de conduite. Donc, en supposant que les données soient correctes (??), vous ne pouvez parler que d’incidence. (Voir ci-dessous).
Dernier commentaire, il y a de nombreux accidents impliquant 1 voiture, pas de passagers et de nombreuses victimes et appelé légère gravité ?? Les données semblent étranges à moins qu'il y ait de nombreux cas de conducteurs isolés conduisant dans des groupes de personnes.
