Modèle univarié multivarié

Lorsque vous parlez de statistiques descriptives, univariée signifie une variable unique, donc une association serait bivariée. Mais pour prendre une meilleure idée de la précision d`un modèle, nous avons besoin d`un parent au lieu d`une mesure absolue. Diviser le RSS par le nombre d`observations n, conduit à la définition de l`erreur type de la régression σ: il y a tellement de pièges en utilisant la régression multiple que j`essaye d`éviter de l`utiliser. Si vous l`utilisez, soyez très prudent avec les résultats et double vérifier. Vous devez toujours tracer les données visuellement pour vérifier la corrélation. (Juste parce que votre logiciel a dit qu`il n`y avait pas de corrélation, ne signifie pas qu`il n`y a pas un. Correlations intéressantes) Vérifiez toujours vos résultats contre le bon sens. Si un facteur montre une forte corrélation dans une régression univariée, mais aucun dans multivarié, vous devez comprendre pourquoi avant de partager les résultats (le facteur de genre ci-dessus est un bon exemple). Une fois avoir une fonction de régression déterminée, nous sommes curieux de savoir Haw fiable un modèle est. En règle générale, le modèle de régression détermine Yi (comprendre comme estimation de Yi) pour une entrée XI. Ainsi, il vaut la peine de relation (2)-Voir la figure 2, où ε est un résidu (la différence entre Yi et Yi). Il s`ensuit que les premières informations sur la précision du modèle ne sont que la somme résiduelle des carrés (RSS): dans le cadre univarié, aucune information sur les hauteurs des enfants «coule» au modèle sur leurs poids et vice versa.

Dans un cadre multivarié, les hauteurs et les pondérations seraient modélisées conjointement. Par exemple: en ce qui concerne 4: il existe des modèles multivariés très couramment utilisés, tels que les mesures répétées ANOVA. Avec une conception d`étude appropriée, imaginez que vous donnez chacun de plusieurs médicaments à chaque patient, et de mesurer la santé de chaque patient après chaque médicament. Ou Imaginez que vous mesurez le même résultat au fil du temps, comme avec les données longitudinales, disons les hauteurs des enfants au fil du temps. Ensuite, vous avez plusieurs résultats pour chaque unité (même si elles ne sont que des répétitions de «la même» type de mesure). Vous voudrez probablement faire au moins quelques contrastes simples: comparant les effets de la drogue A vs la drogue B, ou les effets moyens des médicaments A et B vs placebo. Pour ce faire, l`ANOVA à mesures répétées est un modèle/analyse statistique multivarié approprié. Le tableau suivant présente la matrice de corrélation pour l`exemple discuté. Il s`ensuit que ici le succès des étudiants dépend principalement du «niveau» de l`intelligence émotionnelle (r = 0,83), puis sur IQ (r = 0,73) et enfin sur la vitesse de lecture (r = 0,70).

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