Régression linéaire multivariableBonjour à tous,
Je travaille sur un modèle de régression linéaire multivariable pour le résultat A en utilisant des données provenant de 50 pays du monde entier.
J'ai des données sur le résultat A dans tous les 50 pays et sur 20 ans dans chaque pays.
Donc au total, j'ai environ 1000 valeurs différentes de A. Pour les prédicteurs suggérés, j'ai également la même chose.
Mais étant donné que chaque pays a ses caractéristiques, je ne me sens pas à l'aise de traiter chaque valeur séparément.
Existe-t-il un moyen d'ajuster le modèle pour considérer que chaque pays a 20 valeurs et d'ajuster cela ?
AnalytiqueRe : Régression linéaire multivariableSalut,
Au risque d'être trop simpliste, avez-vous pensé à construire votre modèle comme suit (dans la plateforme Fit Model) :
Y : A
Effets:
Pays (nominal)
Année (Continu)
Pays x année (c.-à-d. interaction)
Faites-nous savoir si vous cherchez quelque chose de plus sophistiqué.
Meilleur,
TS
Re : Régression linéaire multivariableMerci beaucoup pour votre explication.
Je veux expliquer davantage la situation pour éviter toute confusion.
Pays Variable J'ai 50 entrées
Résultat (A) Variable continue que j'ai ( 20 colonnes pour chaque pays)
Prédicteur (B) Variable continue I have ( 20 colonnes pour chaque pays)
Prédicteur (C) Variable continue I have ( 20 colonnes pour chaque pays)
Prédicteur (D) Variable continue que j'ai ( 20 colonnes pour chaque pays)
Donc au total, j'ai 1000 entrées pour les résultats/prédicteurs
La photo ci-dessous explique comment mes données sont collectées. Je n'ai pas inclus les 20 ans pour chacun.
Pouvez-vous m'expliquer comment je dois m'adapter, étant donné que chaque pays a 20 valeurs qui suivent une croissance particulière ? Et pour tenir compte de cela, nous avons 1000 valeurs différentes pour chaque variable.
Comment décrire alors le modèle ajusté ?
Re : Régression linéaire multivariableSalut,
Tout d'abord, je vous recommande d'explorer la plate-forme Fit Model en exécutant les exemples inclus dans la documentation JMP et les exemples de données.
Deuxièmement, si je comprends bien votre question, vous devrez empiler vos colonnes en groupes avec une colonne pour le résultat et une colonne pour chaque prédicteur, en supposant que les prédicteurs B, C et D sont indépendants (Table > Stack > Multiple Series Stack) .
Votre modèle serait alors au minimum :
Y : Résultat A
Effets:
- Pays
- Prédicteur B
- Prédicteur C
- Prédicteur D
Selon la question que vous posez à partir de votre modèle, vous devrez peut-être également tenir compte des interactions entre les prédicteurs et le pays.
Meilleur,
TS
Re : Régression linéaire multivariableMerci beaucoup pour cette explication instructive.
Juste une dernière question ? dois-je faire des ajustements au modèle d'ajustement pour montrer que les 20 résultats ou prédicteurs pour les 20 ans dans chaque pays sont corrélés ? en analysant tous les pays ensemble
en d'autres termes... Si je fais un seul pays, une colonne pour chacun sera un modèle si simple,
mais comme je rassemble tous les pays au fil des années, je pense que des mesures plus sophistiquées sont nécessaires, pouvez-vous me conseiller, s'il vous plaît ?
Re : Régression linéaire multivariableJ'ai trouvé un cas similaire ailleurs.....
s'il vous plaît donnez votre avis
Je mesure la production de déchets de différentes villes de mon pays. J'ai 5 variables indépendantes comme prédicteurs mesurés à 4 points dans le temps.
Les effets du temps ne m'intéressent pas. Je veux juste connaître les coefficients de régression pour chacune de mes variables. Pour le savoir, je pourrais faire 4 régressions multiples distinctes, une pour chaque point dans le temps. Mais cela ne résumerait pas bien les données, car j'aurais 4 séries de résultats. Ma question est donc la suivante: existe-t-il un moyen de saisir les données pour les quatre points dans le temps et d'obtenir un ensemble de coefficients de régression?
