Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
6.12. РЕЗЮМЕКак мы видели, все МНК-процедуры отбора переменных привели к уравнению Хотя во многих случаях все МНК-процедуры приводят к одному и тому же уравнению, это не всегда имеет место, как показано Хама-кером (Нamакег Н. С. On multiple regression analysis.- Statistica Nederlandica, 1962, 16, p. 31-56). В теоретическом отношении наилучшим будет метод всех возможных регрессий, поскольку он позволяет «исследовать все». Благодаря существованию метода выбора «наилучшего подмножества» предикторов (см. 6.2) теперь можно не прибегать к методу всех возможных регрессий. Однако в случае данных Хальда как метод исключения, так и шаговый регрессионный метод приводят к одному и тому же уравнению. Если рассматриваются все регрессии, то выбор предикторов во многом зависит от уровней, при которых отвергаются различные гипотезы с помощью Мнение. Мы предпочитаем использовать в практических ситуациях шаговый регрессионный метод. Если есть желание исследовать уравнение, полученное шаговым методом, мы отдаем предпочтение а процедуре выбора «наилучшего подмножества» предикторов с использованием С-статистики. Применять метод всех возможных регрессий неразумно, исключая тот случай, когда число предикторов мало. В целом мы пришли к выводу, что процедуры, не основанные на методе наименьших квадратов, мало полезны на практике, хотя мы поддерживаем метод гребневой регрессии, если он применяется при соответствующих условиях, описанных в § 6.7. Если возникают трудности с трактовкой прогноза по построенной модели или функций от оценок регрессионных коэффициентов, то желательно проверить устойчивость модели на основе фактических данных и попытаться выяснить, в чем суть дела, вместо того чтобы вслепую применять метод, ограничения которого не совсем понятны. Конечно, располагая современными ЭВМ, теперь можно без особого труда выполнить все расчеты, которые мы обсуждали, но может потребоваться несметное количество бумаги. Лучше всего работать с каким-то одним методом и овладеть его специфическими особенностями. Такой подход вероятно выгоднее, чем в течение длительного времени выбирать подходящий метод. Никакой метод не будет хорошо работать при всех условиях, как бы хорошо он не проявил себя на частном примере. Нет метода, который был бы всегда лучше всех остальных. (Если бы это было так, то данная глава была бы куда короче!) Необходимо постоянно иметь в виду, что, если данные беспорядочны, а не получены с помощью специально спланированных экспериментов, любая модель отражает ограничения, которые вытекают из структуры данных и практических ограничений задачи. Методы, описанные в этой главе, могут быть полезными. Однако никакой из них не может компенсировать здравый смысл и жизненный опыт.
|
1 |
Оглавление
|