缺乏合适性 - 两个“几乎相似的x / y模型”中显着的R平方你好。
我知道以前曾问过类似的问题，但请帮我将其应用到我的模型中：
1。测试两个回归 - A与B和A与C（类似观察n = 1242）
2。模型A与B具有更高的Rsquare并且似乎具有更好的相关性 - 但是缺乏拟合<0.05
3。模型A与C具有较低的Rsquare和sems相关性较低 - 但缺乏拟合> 0.05
4。剩余情节看起来非常相似。
有关实际的完整结果，请参阅我附带的PDF。
我的问题：我是否必须忽略A型与B型，并得出结论A对C更好，更适合我的分析？
回复：缺乏合适性 - 两个“几乎相似的x / y模型”中的显着R平方非常感谢大卫。
所有都是生理变量，所有测量都是用相同的方法完成的 - 因此试图找到A的最佳预测因子.B和C相互依赖。
我将在稍后分别探讨异常值，但在此之前我想配置最佳模型来定义异常值（> 2SD或> 90％百分位数） - 尽管它们在每个模型中可能相同（我还没有检查过） ）。
非常感谢，Marc
回复：缺乏合适性 - 两个“几乎相似的x / y模型”中的显着R平方基于对模型的简要介绍，我的感觉是您对详细的统计数据过于担忧。 两个模型看起来几乎与我相同（看看双变量图而不仅仅是统计数据） - 显然B和C之间存在非常高的相关性。您的科学理解是否有利于一个模型而不是另一个模型？
对我来说最突出的是价值约为70的高杠杆点（对于B和C都很奇怪 - 奇怪的是它们都是相同的规模 - 它们是不同的衡量标准吗？）。 无论如何，我会担心这些点的杠杆程度及其对回归的整体影响。
