फिट किए गए कई प्रतिगमन मॉडल की कल्पना कैसे करें?

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मैं वर्तमान में कई एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषणों के साथ एक पेपर लिख रहा हूं। जबकि बिखरे हुए भूखंडों के माध्यम से एकतरफा रैखिक प्रतिगमन की कल्पना करना आसान है, मैं सोच रहा था कि क्या कई रैखिक रजिस्टरों की कल्पना करने का कोई अच्छा तरीका है?

मैं वर्तमान में केवल निर्भर चर बनाम 1 स्वतंत्र चर, फिर बनाम 2 स्वतंत्र चर आदि जैसे बिखरे हुए भूखंडों की साजिश कर रहा हूं, मैं वास्तव में किसी भी सुझाव की सराहना करूंगा।

regression data-visualization multiple-regression

— शॉन वांग
स्रोत

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एक संभावना: जोड़े गए प्लॉट

— Glen_b

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साथ ही संभव ब्याज की: आर में अवशिष्ट भूखंड द्वारा अनुमानित ।

— chl

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देखें effectsमें पैकेजR

— को पुनः स्थापित मोनिका - पीटर Flom

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मुझे लगता है कि मुझे पहले इस स्पष्टीकरण के लिए पूछना चाहिए: क्या आपका मतलब है कि कई भविष्यवक्ताओं (xs, IVs) के साथ रेखीय प्रतिगमन - यह एकाधिक प्रतिगमन है, या क्या आप कई प्रतिक्रियाओं (y, DVs) के साथ रैखिक प्रतिगमन का मतलब है - अर्थात्, बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन ?

— Glen_b

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आपकी वर्तमान रणनीति में कुछ भी गलत नहीं है। यदि आपके पास केवल दो व्याख्यात्मक चर के साथ एक से अधिक प्रतिगमन मॉडल है तो आप एक 3 डी-ईश प्लॉट बनाने की कोशिश कर सकते हैं जो कि पूर्वानुमानित प्रतिगमन विमान को प्रदर्शित करता है, लेकिन अधिकांश सॉफ़्टवेयर ऐसा करना आसान नहीं बनाते हैं। एक अन्य संभावना एक कोप्लोट का उपयोग करना है (यह भी देखें: आर या इस पीडीएफ में कोप्लॉट ), जो तीन या यहां तक कि चार चर का प्रतिनिधित्व कर सकता है, लेकिन बहुत से लोग उन्हें पढ़ना नहीं जानते हैं। अनिवार्य रूप से, यदि आपके पास कोई इंटरैक्शन नहीं है, तो और बीच अनुमानित सीमांत संबंध भविष्यवाणी की स्थिति के समान होगा $x_j$ $y$ आपके अन्य चर के किसी भी विशिष्ट स्तर पर संबंध (प्लस या कुछ ऊर्ध्वाधर बदलाव) । इस प्रकार, आप केवल अपने साधनों में अन्य सभी चर सेट कर सकते हैं और लाइन और उस रेखा को प्लॉट कर सकते हैं। जोड़े के एक । इसके अलावा, आप ऐसे भूखंडों के साथ समाप्त हो जाएंगे , हालांकि आप उनमें से कुछ को शामिल नहीं कर सकते हैं यदि आपको लगता है कि वे महत्वपूर्ण नहीं हैं। (उदाहरण के लिए, एक एकल प्रतिगमन और कुछ नियंत्रण चर के साथ कई प्रतिगमन मॉडल का होना आम है, और केवल पहले ऐसे कथानक को प्रस्तुत करते हैं)। $x$ $x$ $\hat y = \hat\beta_0 + \cdots + \hat\beta_j x_j + \cdots + \hat\beta_p \bar x_p$ $(x_j, y)$ $p$

दूसरी ओर, यदि आप कर बातचीत हुई है तो आप बाहर जो बातचीत चर आप सबसे में रुचि रखने वाले और उस चर और प्रतिक्रिया चर के बीच भविष्यवाणी संबंध साजिश कर रहे हैं, लेकिन एक ही भूखंड पर कई लाइनों के साथ आंकड़ा चाहिए। अन्य इंटरेक्टिव चर उन पंक्तियों में से प्रत्येक के लिए अलग-अलग स्तरों पर सेट है। विशिष्ट मान माध्य और 1 इंटरेक्टिव चर का SD होगा। यह स्पष्ट करने के लिए, कल्पना करें कि आपके पास केवल दो चर हैं, और , और आपके बीच एक सहभागिता है, और यह कि आपके अध्ययन का केंद्र बिंदु है, तो आप इन तीन पंक्तियों के साथ एक ही कथानक बना सकते हैं: $\pm$ $x_1$ $x_2$ $x_1$

\begin{aligned} \hat{y} & = {\hat{β}}_{0} + {\hat{β}}_{1} x_{1} + {\hat{β}}_{2} ({\bar{x}}_{2} - s_{x_{2}}) + {\hat{β}}_{3} x_{1} ({\bar{x}}_{2} - s_{x_{2}}) \\ \hat{y} & = {\hat{β}}_{0} + {\hat{β}}_{1} x_{1} + {\hat{β}}_{2} {\bar{x}}_{2} + {\hat{β}}_{3} x_{1} {\bar{x}}_{2} \\ \hat{y} & = {\hat{β}}_{0} + {\hat{β}}_{1} x_{1} + {\hat{β}}_{2} ({\bar{x}}_{2} + s_{x_{2}}) + {\hat{β}}_{3} x_{1} ({\bar{x}}_{2} + s_{x_{2}}) \end{aligned}

$\begin{align} \hat y &= \hat\beta_0 + \hat\beta_1 x_1 + \hat\beta_2 (\bar x_2 - s_{x_2}) + \hat\beta_3 x_1(\bar x_2 - s_{x_2}) \\ \hat y &= \hat\beta_0 + \hat\beta_1 x_1 + \hat\beta_2 \bar x_2 \quad\quad\quad\ + \hat\beta_3 x_1\bar x_2 \\ \hat y &= \hat\beta_0 + \hat\beta_1 x_1 + \hat\beta_2 (\bar x_2 + s_{x_2}) + \hat\beta_3 x_1(\bar x_2 + s_{x_2}) \end{align}$

— गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका
स्रोत

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यहाँ तीन आयामों में प्रतिगमन परिणामों की साजिश रचने के लिए एक वेब-आधारित, इंटरैक्टिव उपकरण है ।

यह 3-डी प्लॉट एक आश्रित चर और दो व्याख्यात्मक चर के साथ काम करता है। आप अवरोधन को शून्य पर सेट कर सकते हैं (यानी, प्रतिगमन समीकरण से अवरोधन हटा सकते हैं)।

ग्राफिक्स के लिए एक WebGL- सक्षम ब्राउज़र की आवश्यकता होती है। सभी प्रमुख डेस्कटॉप ब्राउज़रों के सबसे हाल के संस्करण WebGL का समर्थन करते हैं।

— Android 3 डी
स्रोत

साइट अभी नीचे है - मुझे एक GoDaddy लैंडिंग पृष्ठ मिलता है

— पालक

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डेटा के बजाय मॉडल की कल्पना करने के लिए , जेएमपी एक इंटरैक्टिव "प्रोफाइलर" साजिश का उपयोग करता है। यहाँ एक स्थिर दृश्य है।

और यहाँ एक गतिशील दृश्य के लिए एक कड़ी है ।

यह आपके स्कैटर प्लॉट आइडिया के समान है और इसे इसके साथ जोड़ा जा सकता है। विचार यह है कि प्रत्येक फ्रेम संबंधित एक्स और वाई चर के लिए मॉडल के एक स्लाइस को अन्य एक्स चर के साथ दर्शाता है जो उनके संकेत मानों पर स्थिर रहता है। इंटरैक्टिव संस्करण में, लाल ऊर्ध्वाधर लाइनों को खींचकर एक्स मानों को बदला जा सकता है।

प्रकटीकरण: मैं एक JMP डेवलपर हूं, इसलिए इसे एक निष्पक्ष समर्थन के रूप में न लें।

— Xan
स्रोत

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क्या यह महत्वपूर्ण नहीं है कि आप आश्रितों के अवशेषों के साथ आश्रित चर के अवशेषों की साजिश रचें? मैंने सोचा कि यह होना चाहिए, क्योंकि वे आपके चर के बीच वास्तविक संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन ऐसा लगता है कि शायद ही कभी फिर से किया गया हो।

— अगुस कैमाचो

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@AgusCamacho, यदि आप अभी भी उस में रुचि रखते हैं, तो आपको एक नया प्रश्न पूछना चाहिए।

— गूँग - मोनिका