Dati distorti negativamenteSto tentando di eseguire un test di regressione multipla in JMP, ma i dati residui non soddisfano il presupposto della distribuzione. L'asimmetria era -1,21 e la curtosi era 4,52, quindi i miei dati sono distorti negativamente. Come procedo? (Sono un po' un principiante.) Non abbiamo imparato nulla sulle trasformazioni come log o radice quadrata. Ho provato entrambi aggiungendoli separatamente come formule per la colonna dei dati residui, ma tutto ciò che ho ottenuto sono stati punti impraticabili nella colonna.
finestreRi: Dati distorti negativamentePresumo che tu abbia eseguito un'analisi di regressione multipla (la parola "test" qui è uno strano uso di quel termine). Se è così, la prima cosa che direi è che i tuoi residui non sembrano così preoccupanti. Le ipotesi di regressione multipla sono molto indulgenti: raramente sono soddisfatte ma di solito non hanno molta importanza. Tuttavia, nella misura in cui i residui sono distorti, è naturale provare una trasformazione logaritmica. Il modo più semplice per farlo è quando inserisci la variabile Y nella casella per la variabile di risposta, fai clic sul menu a discesa accanto a "Trasforma" in quella finestra e chiedi il registro. Quindi usa gli stessi effetti modello che stavi usando.
La mia ipotesi è che la trasformazione del registro potrebbe non migliorare molto le cose qui poiché i residui avevano un'inclinazione negativa (penso che sarebbero più appropriati per un'inclinazione positiva). Quindi, potresti provare alcune delle altre trasformazioni. Tuttavia, come ho detto, non penso che i tuoi residui abbiano tanto bisogno di modificare il modello. Vorrei esaminare gli altri aspetti del tuo modello (i coefficienti per gli effetti sono significativi e hanno senso? Il modello complessivo è adatto? Quali altri dati hai che non hai utilizzato? Che aspetto ha la trama dei residui? tipo - la dispersione è ragionevolmente casuale?) prima di preoccuparsi troppo della distribuzione dei residui.
Ri: Dati distorti negativamentePotresti voler esaminare una trasformazione di Box-Cox
Ri: Dati distorti negativamenteEhi @StacyKJones , condivido ciò che ha suggerito @txnelson con l'opzione Box Cox che si trova qui:
In questo modo non solo verrà individuata la trasformazione migliore, ma potrai riadattare il modello come una nuova finestra di analisi in modo da poter confrontare entrambi i modelli per vedere come la trasformazione l'ha migliorata. Inoltre, mantiene le unità nelle unità originali per il profiler, il che è carino.
Steve
Ri: Dati distorti negativamenteL'unica altra cosa che aggiungerò alle risposte di @dlehman1 e @txnelson (con cui sono d'accordo) è che per il momento dimentichiamoci delle statistiche. E affronta la praticità. Se alla fine, se riesci a risolvere/risolvere il problema pratico con il modello che hai ottenuto... chi se ne frega delle statistiche? Venivo dall'industria come statistico praticante... i team in cui facevo parte erano pagati per risolvere problemi... non per ottenere modelli perfetti che soddisfacessero tutte le "ipotesi" associate ai vari metodi statistici.
