Aiuta un novizio con regressione e chi-quadrato! JMPCiao a tutti!
Sono al limite e potrei davvero usare una mano completando un paio di analisi usando JMP. Sto prendendo una classe di statistiche e sfortunatamente sto attraversando un periodo difficile.
Ho allegato un file di dati ripulito che ho creato da un set di dati di un incidente del Regno Unito e la mia ipotesi è la seguente:
1: Il numero di passeggeri in un'automobile sarà correlato positivamente al numero di incidenti causati dall'incidente
2. I conducenti di sesso maschile causeranno incidenti più gravi
3. Un numero maggiore di passeggeri di auto produrrà più incidenti mortali.
Il problema che ho è incentrato sul tipo di analisi da utilizzare e su come farlo con JMP (mentre sto imparando questo software da zero).
Per la prima ipotesi, ho iniziato con una correlazione, quindi ho tentato una regressione e ho ottenuto questo:
È corretto? Non capisco cosa significhi questo dato.
Per la seconda ipotesi, capisco che viene utilizzata un'analisi chi-quadrato e penso che fino ad ora ho avuto quella presa in considerazione.
Tuttavia, per la terza analisi sono davvero perplesso.
Un numero maggiore di passeggeri di auto produrrà più incidenti mortali. Per questo penso di provare a regredire una variabile discreta (passeggeri di auto) con una variabile ordinale (grado di fatalità)?
E quando provo a fare una regressione, ottengo un sacco di cose. Sono abbastanza sicuro di sbagliarmi.
Qualcuno potrebbe prendere il tempo per farmi passare attraverso questo?
Grazie in anticipo!
Ri: Aiuta un novizio con regressione e chi-quadrato! JMPFinalData2.jmp ha 136.521 record unici. L'indice di incidente è una colonna di caratteri, non deve essere convertito in numerico. Poiché alcuni degli indici hanno caratteri, come "UD", quando convertiti in numeri numerici converte in s numeri grandi come e + 128. FinalData1.jmp ha due colonne molto importanti Riferimento del veicolo e Riferimento di incidente . Quando un rapporto di incidente in FinalData2.jmp elenca 3 veicoli e 2 vittime ci saranno 3 file aggiuntive una per ogni veicolo con riferimento 1, 2, 3. E coud essere una casualità in Veficle 1 e 1 in Veicolo 2 e 0 in Veicolo 3.
Per ottenere il numero totale di passeggeri uniti a FinalData1.jmp, ecco i passaggi:
- Clicca su FinalData1.jmp. Aggiungi una nuova colonna, l'ho chiamata Passengers + Driver usa la formula: Car_Passenger + 1
- Dal menu principale, selezionare tabelle > Sommario . Selezionare Indice infortuni e premere il tasto Gruppo pulsante e selezionare la nuova colonna Passengers + Driver, premere il pulsante statistica e selezionare Somma. Ho inserito i passeggeri nel nome della tabella di output. Seleziona OK.
- Quindi selezionare FinalData2.jmp. Dal menu principale selezionare tabelle > Aderire , selezionare Passeggeri come join con tabella e corrispondenza nell'Indice infortuni. Qui puoi selezionare quali colonne vuoi conservare.
La tabella unita è allegata e sulla tabella è presente uno script che mostra la densità e la correlazione bivariate.
Tuttavia, nessuna tabella di dati aveva una colonna per il sesso del conducente . Se usi FinalData2.jmp e selezioni le righe dove c'è solo 1 veicolo. Quindi unisciti a FinalData1.jmp dove ci sono zero passeggeri e solo 1 fatatlity, quindi puoi supporre che il sesso della vittima sia il sesso del guidatore e guardare quel ristretto insieme di incidenti del sesso dell'autista. Forse uno dei codici dell'incidente attribuisce il genere, ma nulla è ovvio nelle tabelle.
Ri: Aiuta un novizio con regressione e chi-quadrato! JMPLa mia ipotesi migliore è che ogni riga rappresenta una vittima. quindi ogni riga ha una combinazione unica di Accident_Index, Vehicle_Reference e Casualty_Reference.
se questo è il caso, è necessario fare qualcosa per portare i dati e la tua ipotesi a un'unità di analisi comune (ad esempio, incidente o veicolo o incidente). poiché questo è un esercizio educativo, cambierei l'ipotesi.
è ancora necessario fare attenzione poiché il fatto che i dati provengono da incidenti identici significa che molto probabilmente l'ipotesi di indipendenza delle osservazioni è violata.
Ri: Aiuta un novizio con regressione e chi-quadrato! JMPHo allegato i 2 set di dati che ho combinato per ottenere la scheda tecnica definitiva di lavoro. Penso che ci siano stati alcuni problemi seri con la combinazione di entrambi. Non ho le competenze per combinarli correttamente.
Ri: Aiuta un novizio con regressione e chi-quadrato! JMPQuesto è chiamato un set di dati leggermente pulito, ma ci sono anomalie dei dati che devono essere riconsiderate prima di essere analizzate:
- La tabella dati ha 161.087 righe. Di questi, 81.540 file non hanno avuto un numero di incidente (36.777 righe hanno altre informazioni, ma 44.763 righe sono tutte vuote).
- Dopo aver eliminato tutte le righe vuote, 116.324 file rimangono con 36.777 senza N. incidente. Inoltre ci sono numerose righe con strani numeri di incidente per esempio riga 45928-45922, ci sono 92 righe con questi numeri estremi.
- Ci sono numeri di incidenti con più righe. Ho pensato che forse il numero di file assegnato allo stesso incidente potrebbe corrispondere al numero di auto coinvolte, ma non è questo il caso.
Quindi ci sono molti problemi con i dati. Presupponendo duplicazioni e buoni dati , solo numeri di incidenti brutti, ecco un'analisi che potrebbe riguardare la tua domanda n. 2. Il 71,44% di tutti gli incidenti ha driver maschili o circa il 70% per tutte le gravità degli incidenti. Tuttavia, non si tiene conto di quale percentuale di conducenti sono maschi e femmine o della frequenza di guida. Quindi supponendo che i dati siano a posto (??) puoi parlare solo all'incidenza (occorrenza). (Vedi sotto).
Commento finale, ci sono numerosi incidenti che coinvolgono 1 auto, nessun passeggero e numerose vittime e chiamate lieve severità ?? I dati sembrano strani se non vi sono numerosi casi di singoli conducenti che guidano in gruppi di persone.
