こんにちはみんな、
私の名前はラエド・ファディルモハメッド。
私午前ある統計学者。 私講師で大学のムスタンシリヤ。
私の論文のタイトルは見積もり中のパラメータのポワソン回帰モデル下
の多重共線性問題。
概要：ポワソン回帰モデル、多重共線性問題、
リッジ回帰推定器方法、
Liu Estimators メソッド、そして本物データ例。
結論そして参考文献。
ポアソン回帰モデル。
1つのの種類の回帰モデルそれ秋下線形対数
回帰モデルとしてによる取るの自然対数
のの分布式、それは回転しますの中へある線形手順。
ランダムエラーの中にモデルフォローしてくださいポワソン分布とあるパラメータ
む。
のモデルはベースのの上二不可欠仮定についての分布
としてそれ異なりますからの分布のランダム線形回帰の誤差
モデルとのプロパティののポワソン分布パラメータむとしてある関数
の予測子変数。
M多重共線性問題。
多重共線性の問題が発生するいつ二またはもっと予測子変数は相関のある
に固体線形関係、それでその難しいに別の効果
のそれぞれ予測子変数からの依存変数
で練習する。
またはいつの価値の1つのの予測変数依存しますの上1つまたはもっと
のの他の予測子変数でのモデル下勉強、
として良いとしてもしデータかかりますの形状のある時間シリーズまたは横切って-セクションデータ。
の多重共線性問題できるなれ機密扱いの中へ二種類：
番号1、完璧な多重共線性。
の決定要因は、情報マトリックスゼロです、バツ転置バツ決定した等しい
ゼロ。
から続くこれは不可能に見積もり、
のパラメーターのの回帰モデル期限にの無能に計算する
の逆数のマトリックスバツ転置バツ。
の最高方法でこれ場合に計算するバツxを転置します。 私たちはできる作る使用
主要成分分析。
番号2、半完璧多重共線性。
でこれ場合、もしの価値のの決定要因情報マトリックス
は最小限の、近いにゼロ、
それからのパラメーター推定かなり分散。
の最高方法でこれ場合私たちはできる使用回帰方法またはレオ
推定者方法。
の続く式ここできる急行の分散-共分散マトリックス
のパラメーター推定。
多分の最高統計的方法のために測定するの多重共線性
強度はの分散でフラット化要素VIF、だれの式はとしてが続きます。
VIF等しい1つ以上1つマイナスR四角。
R四角ここ決定した係数。
リッジ回帰推定者方法。
1つのの重要代替案のために見積もるのパラメーター
の回帰モジュールいつそこにははメートル多重共線性間予測子
変数。
これ方法設立によるとにの原理のの研究者ホエル
そしてケナードどれのはによる追加するある小さいポジティブ量にの私の直径
要素のの情報マトリックス。
の回帰推定者はベースのいつkより大きなよりもゼロそれでそれのベース
額できるなれ表現されたによるの式、 Zマイナス身元によるベータ。
リュウ推定者方法。
研究者リュウ 1993敷いたの基礎のこれ方法に住所
の問題のの分散インフレーションのの推定パラメーター
での面前の多重共線性問題。
のリュウ推定者のためにのパラメータポワソン回帰できるなれ表現された
での続く式。
またリュウ推定者は偏ったいつdより大きなよりもゼロそしての大きさ
ののバイアスはzマイナス身元によるベータ。
リュウ推定者は偏見のある、の理由ののバイアスはの追加した価値
d、どれの範囲間ゼロそして1つ。
また、の計算された平均二乗エラーによるとにリュウ推定者方法
は少ないよりもの平均二乗エラーのためにの同じパラメーターもし推定
によるとにの最大可能性方法。
本物データ例。
私たちは意思得る本物データについて先天性の欠陥のの心臓
そして循環系システムである新しい生まれたからの中央T子それぞれ病院
でバグダッド、イラク、どこの分布のある依存
変数y は表します異常のの心臓そして循環系システム
で子供たちだった勉強しました。
また、明らかにする存在のある多重共線性問題の間で
の予測子変数下勉強。
の場合の先天性の障害到着での中央子供教える
病院は記録されたである形状準備したによるの統計分割での病院
での形状のカウントデータそして合計内でセミ毎月期間、
のサンプルだった取られたのためにの期間から2012年に終わり2019年、
そしてポアソン回帰モデルだった建てられたとして1つのの適切なモデル
に説明するこの現象はの続く式：
イーエクアル指数関数的ベータ1つ西1プラスベータ2西2プラスベータ3西3 プラスベータ版
4 xi 4 プラス ベータ、5 xi 5 プラス ベータ、6 xi 6 プラス ベータ 7 xi プラス ui。
y が表すことの合計番号の子供たちと先天性の心臓
そして循環系欠陥でそれぞれ期間。
Xi1、加重合計の感染した子供たち内でそれぞれ期間。
Xi2、合計年齢父親の屈折した子供たち内でそれぞれ期間。
Xi3、各期間内の影響を受けた子供の母親の合計年齢。
習4、を表しますの番号の感染した男子供たち内でそれぞれ期間。
Xi5を表しますの番号の感染した女性子供たち内でそれぞれ。
習6、の番号の感染した子供たち生まれる血族から結婚
内でそれぞれ期間。
Xi7、の番号の感染した子供たちだれの母親のだった露出に放射線
または人生影響そのようなとして取るある薬そして薬物妊娠中の。
ベータ1つ、ベータ二、ベータ三つ、ベータ四、ベータ五、ベータ六そしてベータセブンベータ。
のスロープパラメーターでのモデルそしてベータ注記を表します
の定数項。
ウイ代表するのランダムエラーでのモデル。
これテーブル、テストデータそして診断する多重共線性に探す外確率
分布によるとにどれの応答変数できるなれ配布されました。
私たちは使用ジャンププロ16.2そしてそれだった見つかったそう、依存変数続くのポワソン
分布と配布されたパラメータ、む等しい6.5.
に確認する、の適合性ののポワソン
分布にの応答変数y。
のテスト善良さのそれだった実施したのためにの変数のの合計
番号の子供たちと先天性の心臓そして循環系防衛でそれぞれ期間。
の投げるどれの私たちは作る見せるそれの毒分布はのほとんど
昇進分布それ依存変数フォローすることができます。
どこ私たちは持っていないの善良さのテスト価値は4958.4579と意義
レベル近いにゼロ。
としての上のテーブルでのフロントのあなた。
に検出するかどうかそこにはは多重共線性の間での製品
変数下勉強、
私たちはできる計算するの相関マトリックス間の予測子変数。
からの形私たちは観察するそれ価値の相関係数は重要な
そして大きいのために全て予測子変数、としてそれぞれ変数は関連すると全て
予測子変数、との強い直接線形相関。
これテーブル示されているの価値の様々な関数要因。
としての最大の彼ら、良いそれらのののプロジェクター変数、X2、X3、および X4
プロジェクター変数を損なう分散膨張係数
18という数字が存在します。
からこれ私たちは結論するそれそこにははある線形乗算する間
の予測子変数そしての[聞き取れない 00:16:24]。
応用のポワソン回帰方法。
パラメータ推定者を使用したポアソン回帰モデルの方法回帰、
私たちは観察するそれの合計番号の子供たちと先天性の健康、
そして循環系欠陥でそれぞれ期間依存しますの上の増加そして全て
パラメーターの[聞き取れない 00:17:11]。
しかし、ほとんど変数は取るに足らない。 X1、 X4、
X5 と X6
なぜならのの効果の半完璧マルチ共線性。
また、の結果を示しますそれのベースパラメータはk等しいゼロ
ポイント1、2。
[外国語 00:17:53]
86.4959。
これテーブル私たちはできる得るによる使用してJMP。
いつ私たちはは申請中のリュウ推定者方法に見積もりの係数
ののポワソン回帰モジュールでの面前のの多重共線性
問題。
私たちは使用のJMP秘密に接続する間私たちの言語そしてJMP。
これ秘密接続して実行するJMP、
のパッケージのリュウ回帰で私たちの言語。
申請中[inaudible 00:19:12]、係数、この結果が得られました。
私たちは観察されたそれの合計番号の子供たちとの先天性の心
そして循環系でそれぞれ期間依存しますの上の範囲
の増加で全てパラメーターののモデル、
にもかかわらずの重要ではないのの変数西1.
なぜなら全て変数下勉強は増加するの番号の子供たち
と先天性の障害、しかしそれはとても良いプロパティ。
またの結果を示します
それヒアキ形成基準35. 29
追加のベースパラメータd 4.1に等しい。
いつ比較するの二メソッド回帰そしてリュー推定者、
私たちは知るそれの推定者アプローチ与えられたある低い価値の情報。
もっているもっと重要な熟練したいつ彼らは比較するにの回帰方法。
結論。
でこれ紙、私たちはレビューのほとんど目立つ方法のパラメータ見積もる
ののポワソン回帰モデルいつのデータ苦しむからの問題
の半完璧な多重共線性、どこ取った尾根回帰方法
そしてリュウ推定者方法そして比較したの二メソッドベースの
の上アカウント情報基準としてある基準のために比較。
による申請中回帰分析方法での面前のある半完璧
多共性現実の問題データに関して先天性の心臓
そして循環系欠陥で新生児、得られたから中央子供教える
病院のためにの期間から2012年に2019年、
私たちは探す劉さん推定者の方法はもっと効率的よりもの回帰
方法なぜならそれもっているある赤池の下情報基準。
それまた与えるもっと信頼性のある結果そしてもっと正確なp値。
番号3: Liu 推定者を通じて方法、それはクリアそれ全て予測子変数
下勉強は影響力のあるでの回帰モデル、
平もし彼らははない重要な、として全てパラメーターは影響力のある
で増加するの番号の子供たちと先天性の障害しかし
変化しながら比率。
感謝あなた。
