Absoulte 잔차를 사용한 회귀나는 1989 년부터 2019 년까지 매년 강수량 극치 데이터 (빈도의 데이터, 0 ~ 15)를 가지고 있습니다. 내 가설은 지난 15 년 (1980 ~ 2003)보다 지난 16 년 (2004 ~ 2019)에 기후 극단 (강수)이 증가했다는 것이다.
이 데이터를 사용하여 회귀를 수행했으며 결과에 회귀선이 하향으로 표시되어 있습니다. 그런 다음 절대 잔차를 사용하여 회귀를 수행했으며 이번에는 절대 잔차의 회귀 선이 위쪽임을 보여줍니다.
내가 잘하고 있습니까?
왜 두 종류의 결과입니까?
어느 것이 옳습니까?
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀선형 회귀가 두 기간을 비교하는 올바른 방법인지 확실하지 않습니다. 회귀 분석에서는 추세에 대해 강수량과 연도 같은 X 및 Y 값을 일치시켜야합니다. 귀하의 답변은 무엇이며 회귀자는 무엇입니까?
JMP에서 두 회귀 분석을 어떻게 수행 했습니까? 귀하가 사용한 방법을 알면 정답으로 도움을 줄 수 있습니다.
카운트를 반응으로 사용하는 경우 포아송 로그 선형 회귀가 더 만족 스러울 수 있습니다. 그러나 여전히 두 기간을 어떻게 비교했는지 알 수 없습니다. 모수 추정값을 비교하여? 그렇다면 그러한 경우에 대한보다 포괄적 인 방법이 있습니다. 추세가 시간이 지남에 따라 선형이라고 가정하면 강수량 = 상수 + 베타 (1) * 년 + 베타 (기간) + 베타 (2) * 기간 * 년과 같은 선형 예측 변수가있을 수 있습니다. 이렇게하면 두 기간 사이에 평균 차이가 있는지, 두 기간 사이에 추세가 다른지 테스트 할 수 있습니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀마크 들어 봐. 다른 의견이 있습니다.
1. 무엇을 회귀하고 있습니까? 극단적 인 강수량 대 시각? 아니면 설명에 다른 변수가 없습니까?
2. 잔차 (실제 예측)는 예측 모델과 실제 결과 사이의 델타입니다. 이것이 시간이 지남에 따라 증가하는 경우, 모델에 불일치 분산 문제가있을 수 있습니다 (시간이 지남에 따라 분해됨). 왜 잔차의 절대 값 (OK, 크기)을 취할지 잘 모르지만 왜 부호에 신경 쓰지 않습니까? 정량 분석의 NID (0, variance) 기본 가정.
삼. 회귀 모형은 적합한 Y, 모형에 포함 된 항 및 데이터를 얻는 방법에 따라 달라집니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀안녕 마크,
정말 고마워. 데이터를 분석 한 방법을 보여주는 Excel 파일을 추가했습니다. 귀하의 답변은 대단히 감사하겠습니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀정말 고마워. 데이터가 포함 된 파일과 출력 파일을 첨부했습니다.
데이터가 어떻게 생겼는지 설명 할 것이며 올바른 분석을 제안 할 수있을 것입니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀- 두 기간 동안 극심한 강우 발생 횟수를 비교하고 있습니다. 순열 테스트는 관측 된 차이를 고려하는 좋은 방법입니다.
- 순열 테스트 또는 분산 분석이 질문에 대답해야합니다. 두 기간 사이의 차이가 우려되는 경우 다른 비모수 검사가 유효합니다.
- 단순 선형 회귀 분석은 평균 반응이 예측 변수 연도에 의존하는지 테스트하고 있습니다.
- 추세가 중요하지 않기 때문에 명백한 추세가 없다고 가정하면서 시간이 지남에 따라 발생이 증가하는 것은 드문 일이 아닙니다.
- abs (잔여 물) 대 원래 수의 회귀는 완전히 다른 분석입니다. 두 회귀를 비교할 수 없습니다.
- 두 번째 회귀는 반응이 동종 일 수 있음을 나타냅니다. 평균 추세가없고 변동 추세가 있습니다.
- 그렇습니다. 순열 테스트는 두 기간의 간단한 비교에 적합합니다.
- 단측 순열 검정 (두 번째주기에서 카운트가 더 큼)을 기반으로 한 설명은 단순히 샘플의 15 %가 관측 된 차이만큼 큰 차이를 가졌다 고 추정된다는 것입니다.
- 계산에 대한 운영 정의는 어디에서 왔습니까? 연속 4 일 동안 40mm 이상의 비가 발생했습니다.
제공 한 데이터로 자체 순열 테스트를 실행했습니다. 나는 지속적으로 다른 결과를 얻습니다. 다음 중 하나입니다.
따라서 내 단측 p- 값은 1185 / 2501 = 0.4738입니다. 즉, 표본의 47 %가 귀무 가설이 차이가 없다고 가정하고 (순열에 대한 근거) 가정 된 차이만큼 적어도 차이를 생성하는 것으로 추정됩니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀또한 선형 회귀의 가정은 반응이 무한하며 음의 무한대와 양의 무한대 사이에서 달라질 수 있다는 것입니다. 카운트는 0으로 제한됩니다. 그가 수행 한 회귀는 최고의 모델이 아닙니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀JMP 파일을 첨부하지 않는 이유는 무엇입니까?재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀안녕 마크,
친절한 지원과 조언에 감사드립니다. 제공하신 정보는 매우 유용합니다. 몇 가지 분석을 수행하고 추가 조언을 찾고 있습니다. 첨부 파일을 참조하십시오. 당신의 전진에 감사드립니다. 문안 인사
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀경찰관,
JMP 파일을 첨부했습니다. 이전 첨부 파일에서 Mark의 조언에 따라 분석 및 질문이 포함 된 파일을 추가했습니다.
감사
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀잔차 분석은 분산이 이제 일정하기 때문에 로그 Y가 회귀에 더 적합하다는 것을 나타냅니다. 내장 Box-Cox 변환에 대해 알고 있습니까? 이 자동화 된 절차는 임시 전력 변환의 일반화입니다. 매개 변수 값의 스펙트럼에는 로그가 포함됩니다. 0과 같은 Box-Cox 변환 매개 변수는 로그와 동일합니다. 이제 내가 똑같이 말할 때,이 변환은 로그 나 거듭 제곱과 같은 값을 산출하지는 않지만 그대로 해석 될 수 있습니다. 따라서 매개 변수 값 2는 Y의 제곱으로 해석되고 -1 값은 역수로 해석됩니다.
주의 : 당신의 표현 (생각)은 약간 위험합니다. p- 값이 주관적으로 선택된 임계 값 (ɑ)보다 낮을 때 "증거가 없다"고 말하지 않겠습니다. 검정에서 귀무 가설을 기각 할 것이라는 증거가 충분하지 않다고 말할 것입니다.
어쨌든, 분석을 진행할 수있게되어 기쁩니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀안녕 마크,
지원해 주셔서 감사합니다.
방금 Box Cox 변환을 시도했는데 "음수 또는 0 Y 값 0으로 인해 Box-Cox를 수행 할 수 없습니다"라는 오류가 발생했습니다.
조언 부탁드립니다. 또한 잔차가 아닌 원래 주파수 데이터에 Box Cox 변환을 적용하고 싶습니다.재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀예, 나는 원래의 반응을 변형시키는 것을 의미했습니다. 카운트가 0이라는 것을 잊어 버렸 으므로이 방법은 효과가 없습니다. 그것은 단지 다른 생각이었습니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀안녕 마크,
순열 테스트를 몇 번 다시 수행했습니다. 첨부 파일을 참조하십시오. 내 결과는 당신과 완전히 다르므로 실수하고 있습니다. bootstarap을 한 것으로 생각되는 동안 순열을 실행합니다. 조언 부탁드립니다.
내가 당신에게 연락하기 전에 수학 교수는 부트 스트랩보다 순열을 사용하여 나를 제안했습니다. 따라서 순열을 사용했습니다. 또한 Bootstarap에 액세스 할 수 없습니다.
또한 1185/2501 = 0.4738의 가치를 얻는 방법.
문안 인사
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀내 결과 1185/2501 = 0.4738은 총 부트 스트랩 된 샘플 2501 개 중 1185 개 샘플에서 관찰 된 차이보다 큰 차이를 나타 냈습니다.
JMP는 내가 아는 한 순열 테스트를 수행하지 않습니다. JMP로이 테스트를 어떻게 수행 했습니까?
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀먼저 사과드립니다. 이전 게시물에서 부트 스트랩을 잘못 사용했습니다. 무시 피 내가 이전에 언급 한 가치.
추정 된 차이의 부트 스트랩은 양측 신뢰 구간을 생성합니다. 보고서는 다음과 같습니다.
부트 스트랩은 티 등분 산을 가정하지 않고 표본 평균이 정규 분포를 따르는 것으로 만 검정합니다. 이 데이터는 세어지고 비뚤어 지지만 CLT는 대략 정상 합입니다. 비모수 적 정확한 테스트와 함께이 보고서가 있습니다.
신뢰 구간과 양측 간의 일반 계약을 봅니다. 피 이러한 방법에 대한 값. 그만큼 피 -값의 범위는 0.16-0.28입니다. 비모수 적 검정은 모수 적 검정의 분포 가정을 위반할 때 더 많은 검정력을 가져야하지만이 경우 동일한 결론을 제안하는 것 같습니다.
JMP에는 순열 테스트가 없습니다. JMP 아카데믹 사용자 영역에서 제공되는 추가 기능을 사용했습니다. 나는 내 자신을 썼다. 그것은 일방적 인 생산 피 -0.07-0.08의 값으로 피 -꼬리 t- 검정의 값 (0.08).
Box-Cox 변환은 엄격하게 긍정적 인 연속 반응을위한 것입니다. 모든 관측치에 1을 더한 다음 예측에서 뺄 수 있습니다. 그러나 그것은 순열 테스트와 비모수 테스트의 요점입니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀두 평균 또는 중간 값에 대한 순열 테스트
안녕하세요,이 링크를 사용하여 순열을 수행했습니다. 감사
당신을위한 또 다른 질문-일부 카운트가 0이기 때문에 Box-Cox를 사용할 수 없으므로 대안은 무엇입니까?
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀정말 고마워,
따라서 JMP 아카데믹 사용자 영역에서 제공 한 추가 기능 (사용한)이 귀하가 작성한 것과 비슷한 것을 알고 있습니다.
내 위치 주파수 데이터 중 31 개 데이터 포인트 중 18 개에 0이 있습니다. 따라서 이런 종류의 주파수 데이터에서는 변환이 데이터를 정상으로 만들 수 없습니다. 어떤 단서, 어떤 방법을 사용해야합니까? JMP 파일을 첨부했습니다. 시간 내 줘서 고마워.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀사용중인 추가 기능에 익숙하지 않지만 게시하기 전에 추가 기능이 있는지 확실합니다. 두 샘플을 비교하는 경우가 너무 간단하여 스크립트를 작성했습니다.
왜 로그 기능으로 데이터를 변환해야합니까? 다음 단계는 무엇인가요?
로그를 적용 해야하는 경우 간단히 작은 양수로하십시오. 응답이 10 ^ 6 정도이면 1을 더할 수 있습니다. 응답이 10 또는 100 정도이면 0.01 또는 0.001을 추가 할 수 있습니다. 모델이나 분석에서 예측을 역변환하면 항상 오프셋 값을 뺄 수 있습니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀안녕 마크,
정말 고맙습니다. 첨부 파일에는 몇 가지 질문이 더 있습니다. JMP 파일도 첨부되어 있습니다.
문안 인사
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀우선, 우리가 열어야 할 Excel 통합 문서에 질문을 넣는 대신 질문을 직접 입력하지 않겠습니까?
둘째, JMP 데이터 테이블이 없습니다. Excel 통합 문서의 열에서 하나를 만들 수는 있지만 JMP를 사용하지 않는 것 같습니다. 이 토론 포럼은 JMP 사용자를위한 것입니다.
귀하의 질문에 대한 답변입니다.
- 순열 테스트 사용. 나는 이미이 질문에 대답했다.
- 비정규 데이터에 대해 '절대'회귀 사용. 나는 이미이 질문에 대답했다.
- 두 기간의 스프레드를 비교합니다. 나는 이미이 질문에 대답했다.
- 다른 방법을 제안하십시오. 나는 이미이 질문에 대답했다.
우리는 '서클을 돌고있다'고 생각합니다.
재 : 잔존 잔차를 사용한 회귀표,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 나는 JMP를 정기적으로 사용합니다. 죄송합니다. JMP 파일 첨부를 잊어 버린 실수입니다. 나는 그것을 사용한다는 것을 보여주기 위해 그것을 첨부했습니다.:)
부서 세 개의 라이센스 / 사용자가 있으며 자주 사용하는 사용자입니다.
