Regressione lineare multivariabileCiao a tutti,
Sto lavorando su un modello di regressione lineare multivariabile per il risultato A utilizzando i dati di 50 paesi in tutto il mondo.
Ho dati sull'esito A in tutti i 50 paesi e per 20 anni in ogni paese.
Quindi, in totale, ho circa 1000 diversi valori di A. Anche per i predittori suggeriti, ho lo stesso.
Ma dato che ogni paese ha le sue caratteristiche, non mi sento a mio agio nel trattare ogni valore separatamente.
C'è un modo per adattare il modello per considerare che ogni paese ha 20 valori e adeguarsi per quello?
AnaliticaRe: Regressione lineare multivariabileCiao,
A rischio di essere troppo semplicistico, hai considerato di costruire il tuo modello come segue (nella piattaforma Fit Model):
Y: A
Effetti:
Paese (nominale)
Anno (Continuo)
Paese x anno (cioè, interazione)
Facci sapere se stai cercando qualcosa di più sofisticato.
Migliore,
TS
Re: Regressione lineare multivariabileGrazie mille per la tua spiegazione.
Voglio spiegare meglio la situazione per evitare qualsiasi confusione.
Paese variabile Ho 50 voci
Risultato (A) Variabile continua che ho (20 colonne per ogni paese)
Predictor (B) Variabile continua che ho (20 colonne per ogni paese)
Predictor (C) Variabile continua che ho (20 colonne per ogni paese)
Predictor (D) Variabile continua che ho (20 colonne per ogni paese)
Quindi, in totale, ho 1000 voci per i risultati/predittori
La foto sotto spiega come vengono raccolti i miei dati. Non ho incluso i 20 anni per ciascuno.
Può spiegare come dovrei adeguarmi, dato che ogni paese ha 20 valori che seguono una crescita particolare? E per tener conto di ciò, abbiamo 1000 valori diversi per ogni variabile.
Come descriviamo allora il modello aggiustato?
Re: Regressione lineare multivariabileCiao,
Innanzitutto, consiglio di esplorare la piattaforma Fit Model eseguendo gli esempi inclusi nella documentazione JMP e nei dati di esempio.
In secondo luogo, se ho capito correttamente la tua domanda, dovrai impilare le colonne in gruppi con una colonna per Risultato e una colonna per ogni predittore, supponendo che i predittori B, C e D siano indipendenti (Tabella> Stack> Stack di serie multiple) .
Il tuo modello sarebbe quindi almeno:
Y: Risultato A
Effetti:
- Nazione
- Predittore B
- Predittore C
- predittore D
A seconda della domanda che stai ponendo dal tuo modello, potresti anche dover considerare le interazioni tra i predittori e il Paese.
Migliore,
TS
Re: Regressione lineare multivariabileGrazie mille per questa spiegazione informativa.
Solo l'ultima domanda? devo apportare modifiche al modello di adattamento per mostrare che i 20 risultati o predittori per i 20 anni all'interno di ciascun paese sono correlati? quando si analizzano tutti i paesi insieme
in altre parole... Se sto facendo un solo paese, una colonna per ciascuno sarà un modello così semplice,
ma poiché sto mettendo insieme tutti i paesi nel corso degli anni, sento che sono necessarie misure più sofisticate, puoi consigliarmi, per favore?
Re: Regressione lineare multivariabileHo trovato un caso esatto simile da qualche altra parte.....
si prega di avvisare
Sto misurando la produzione di rifiuti di varie città del mio paese. Ho 5 variabili indipendenti come predittori misurati in 4 punti temporali.
Non mi interessano gli effetti del tempo. Voglio solo conoscere i coefficienti di regressione per ciascuna delle mie variabili. Per scoprirlo, potrei fare 4 regressioni multiple separate, una per ogni punto temporale. Ma questo non riassumerebbe bene i dati, dal momento che avrei 4 serie di risultati. Quindi la mia domanda è: c'è un modo per inserire i dati per tutti e quattro i punti temporali e ottenere una serie di coefficienti di regressione?
