다변수 선형 회귀여러분, 안녕하세요,
저는 전 세계 50개국의 데이터를 사용하여 결과 A에 대한 다변수 선형 회귀 모델을 작업 중입니다.
나는 모든 50개국에서 그리고 각 국가에서 20년 동안 결과 A에 대한 데이터를 가지고 있습니다.
따라서 총 A에 대해 약 1000개의 서로 다른 값이 있습니다. 제안된 예측 변수의 경우 저도 마찬가지입니다.
하지만 나라마다 특성이 있기 때문에 각각의 가치를 따로따로 다루기가 쉽지 않습니다.
각 국가의 값이 20개라고 가정하여 모델을 조정하고 이에 맞게 조정하는 방법이 있습니까?
해석학Re: 다변수 선형 회귀안녕,
너무 단순할 위험이 있으므로 (Fit Model 플랫폼에서) 다음과 같이 모델을 구축하는 것을 고려했습니까?
Y: 에이
효과:
국가(명목)
연도(연속)
국가 x 연도(즉, 상호 작용)
더 세련된 것을 찾고 있다면 알려주십시오.
최상의,
TS
Re: 다변수 선형 회귀설명해주셔서 정말 감사합니다.
혼선을 피하기 위해 상황을 더 설명하고 싶습니다.
국가 변수 I에는 50개의 항목이 있습니다.
결과 (A) 내가 가지고 있는 연속변수(각 국가에 대해 20개 열)
예측 변수 (B) 연속 변수 I이 있음( 각 국가에 대해 20개 열)
예측 변수 (C) 연속 변수 I have ( 각 국가에 대해 20개 열)
예측 변수(D) 연속 변수 I가 있음( 각 국가에 대해 20개 열)
결과/예측자에 대해 총 1000개의 항목이 있습니다.
아래 사진은 내 데이터가 수집되는 방법을 설명합니다. 나는 각각에 대해 20년을 포함하지 않았다.
각 국가마다 특정 성장에 따른 20개의 값이 있는 경우 어떻게 조정해야 하는지 설명해 주시겠습니까? 이를 설명하기 위해 각 변수에 대해 1000개의 서로 다른 값이 있습니다.
그러면 조정된 모델을 어떻게 설명할 수 있습니까?
Re: 다변수 선형 회귀안녕,
먼저 JMP 문서 및 예제 데이터에 포함된 예제를 실행하여 Fit Model 플랫폼을 탐색하는 것이 좋습니다.
둘째, 귀하의 질문을 올바르게 이해했다면 예측자 B, C 및 D가 독립적이라고 가정하고 결과에 대해 하나의 열과 각 예측자에 대해 하나의 열이 있는 그룹으로 열을 스택해야 합니다(테이블 > 스택 > 다중 시리즈 스택). .
그러면 모델은 최소가 됩니다.
Y: 결과 A
효과:
모델에서 묻는 질문에 따라 예측 변수와 국가 간의 상호 작용을 고려해야 할 수도 있습니다.
최상의,
TS
Re: 다변수 선형 회귀이 유익한 설명에 감사드립니다.
마지막 질문? 각 국가 내에서 20년 동안의 20개 결과 또는 예측 변수가 상관 관계가 있음을 보여주기 위해 적합 모델을 조정해야 합니까? 모든 국가를 함께 분석할 때
다시 말해서... 내가 한 국가만 수행하는 경우 각 열에 대해 하나의 열이 너무 간단한 모델이 될 것입니다.
그러나 몇 년 동안 모든 국가를 통합하면서 보다 정교한 조치가 필요하다고 생각합니다. 조언 부탁드립니다.
Re: 다변수 선형 회귀비슷한 케이스를 다른곳에서 찾았습니다.....
조언 부탁드립니다
우리나라 여러 도시의 쓰레기 배출량을 측정하고 있습니다. 4개의 시점에서 측정된 예측 변수로 5개의 독립 변수가 있습니다.
나는 시간의 영향에 관심이 없다. 각 변수에 대한 회귀 계수를 알고 싶습니다. 그것을 찾기 위해 각 시점에 대해 하나씩 4개의 개별 다중 회귀를 수행할 수 있습니다. 그러나 4 세트의 결과가 있기 때문에 데이터를 잘 요약하지 못합니다. 그래서 제 질문은 4개의 모든 시점에 대한 데이터를 입력하고 한 세트의 회귀 계수를 얻을 수 있는 방법이 있습니까?
