Om sambandet inte är linjärt?
Download
1 / 53

Om sambandet inte är linjärt? - PowerPoint PPT Presentation


  • 110 Views
  • Uploaded on

Om sambandet inte är linjärt? Om sambandet till en variabel inte är linjärt så kan vi inkludera ytterligare en term i regressionsmodellen I en modell med alla förklaringsvariabler inkluderade: y= β 0 + β 1 · x 1 + β 2 · x 2 + β 3 · x 3 + β 4 · x 4 + β 5 · x 3 2 + ε

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Om sambandet inte är linjärt?' - lapis


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  • Om sambandet inte är linjärt?

  • Om sambandet till en variabel inte är linjärt så kan vi inkludera ytterligare en term i regressionsmodellen

  • I en modell med alla förklaringsvariabler inkluderade:

  • y=β0 + β1·x1 + β2·x2 + β3·x3 + β4·x4 + β5·x32 + ε

  • Intercept Area Acres Rooms Baths Rooms2 Felterm

  • Den nya variabeln är alltså antal rum i kvadrat och har ingen praktisk tolkning, men vi kan genomföra en analys där vi förväntar oss ett högt pris om fastigheten har lagom många rum.




  • Regression Analysis: Price versus Rooms

  • The regression equation is

  • Price = 37969 + 15966 Rooms

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant 37969 13776 2,76 0,007

  • Rooms 15966 1860 8,58 0,000

  • S = 34115 R-Sq = 33,2% R-Sq(adj) = 32,8%


  • Regression Analysis: Price versus Rooms, Rooms_sq

  • The regression equation is

  • Price = - 45920 + 39680 Rooms - 1606 Rooms_sq

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant -45920 38935 -1.18 0.240

  • Rooms 39680 10477 3.79 0.000

  • Rooms_sq -1606.4 698.8 -2.30 0.023

  • S = 33631 R-Sq = 35.6% R-Sq(adj) = 34.7%

parametern b5 är negativ:

den anpassade funktionen har ett maximum

båda signifikanta


Jämfört med en regression där alla termer är linjära är parametrarna i en kvadratisk regression svårare att tolka.

I modellen =b0 + b3·x3

kan vi säga att priset i snitt för fastigheten ökar med b3 USD för varje ytterligare rum.

I modellen =b0 + b3·x3 + b5·x32

ökar priset för fastigheten med varje ytterligare rum, men bara upp till ett visst antal rum, sen stabiliseras priset.


  • Komplexa samband mellan en förklarande variabel och en responsvariabel kan alltså tas med i modellen genom kvadratiska eller även kubiska termer (x3).

  • Samtidigt måste man fundera på om det verkligen är den här variablen själv som har ett krökt samband till priset eller om det istället är en samspel variabeln ‘antal rum’ och andra förklarande variabler:

  • en liten fastighet med många rum eller

  • en stor fastighet med få rum.....


Interaktionstermer – samspelstermer responsvariabel kan alltså tas med i modellen genom kvadratiska eller även kubiska termer (x

Vi bildar då nya variabeln x1·x3 och analyserar modellen

y=β0 + β1·x1 + β3·x3 + β5·x32 + β6 ·x1·x3+ ε

bostadsyta antal rum (antal rum)2 bostadsyta*antal rum


  • Regression Analysis: Price versus Area; Rooms; Rooms_sq responsvariabel kan alltså tas med i modellen genom kvadratiska eller även kubiska termer (x

  • The regression equation is

  • Price = - 15812 + 49,3 Area + 22544 Rooms - 1529 Rooms_sq

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant -15812 34481 -0,46 0,647

  • Area 49,326 7,379 6,68 0,000

  • Rooms 22544 9549 2,36 0,020

  • Rooms_sq -1529,1 613,6 -2,49 0,014

  • S = 29528 R-Sq = 50,7% R-Sq(adj) = 49,6%


  • The regression equation is responsvariabel kan alltså tas med i modellen genom kvadratiska eller även kubiska termer (x

  • Price = 862 + 163 Area - 9248 Rooms + 2161 Rooms_sq - 14.0 Area*Rooms

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant 862 34085 0.03 0.980

  • Area 162.78 39.23 4.15 0.000

  • Rooms -9248 14262 -0.65 0.518

  • Rooms_sq 2161 1390 1.56 0.122

  • Area*Roo -14.002 4.759 -2.94 0.004

  • S = 28783 R-Sq = 53.4% R-Sq(adj) = 52.2%

Samspelstermen har tagit över den kvadratiska termens roll.


  • Regression Analysis: Price versus Area; Rooms; Area*Roo responsvariabel kan alltså tas med i modellen genom kvadratiska eller även kubiska termer (x

  • The regression equation is

  • Price = - 28051 + 109 Area + 11862 Rooms - 7,32 Area*Roo

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant -28051 28707 -0,98 0,330

  • Area 108,55 18,06 6,01 0,000

  • Rooms 11862 4401 2,70 0,008

  • Area*Roo -7,321 2,058 -3,56 0,001

  • S = 28923 R-Sq = 52,7% R-Sq(adj) = 51,7%



Regressionslinjen som bekriver sambandet mellan priset och bostadsytan är beroende på hur många rum det finns i huset.

I regressionsanalysen för detta datamaterial kan vi alltså ersätta den kvadratiska termen för antal rum med en samspelsterm (bostadsyta * antal rum).

Modellen är då:

y=β0 + β1·x1 + β3·x3 + β6 ·x1·x3+ ε

De motsvarande linjära termerna (x1 och x2) behåller vi vanligtvis också i modellen.


  • Kvalitativa variabler bostadsytan är beroende på hur många rum det finns i huset.

  • inga numeriskt tolkningsbara värden utan

  • värden som är koder för olika klasser av observationer.

  • Ett exempel är en variabel för kön, som kan anta värdet man eller kvinna

  • En sådan variabel skulle man kunna koda som 0 för män och 1 för kvinnor och därmed använda i en regressionsanlays

  • Ett annat exempel är en variabel som är 1 för småföretag, 2 för mellanstora företag och 3 för stora företag.


  • För att kunna använda sådana kvalitativa variabler i regressionsanalysen krävs att de görs om till s k indikatorvariabler eller dummyvariabler. (Andra namn är 0/1-variablerresp. dikotoma variabler)

  • Om vi inför en kodning 0 för män och 1 för kvinnor så har vi redan en indikatorvariabel som direkt kan användas.

  • I fallet där vi kodar företagen, måste vi skapa flera nya variabler:

    • en som är 1 om företaget är liten och 0 annars

    • en som är 1 om företaget är mellanstor och 0 annars

  • Den tredje variabel som vi kunde skapa (1 om stor, 0 annars) får inte vara med i analysen.


Alltså: regressionsanalysen krävs att de görs om till s k

Grundregel:

Om den kvalitativa variabeln har m olika koder eller värden (kallas också nivåer) skall m1 indikatorvariabler användas.


  • Minitab har funktioner för att regressionsanalysen krävs att de görs om till s k

    • manuellt koda om en variabels värden till andra värden

    • skapa indikatorvariabler för att ersätta en kvalitativ variabel


  • I datamaterialet med fastighetspriser skulle vi kunna koda om variabeln ’antal rum’ på följande sätt:

    • fastigheter med högst 6 rum

    • fastigheter med fler än 6 rum

  • För att göra detta kan vi skapa en indikatorvariabel som är =0 för fastigheter med högst 6 rum och 1 för övriga, dvs


Regression Analysis: Price versus Area, D

The regression equation is

Price = 65668 + 44.2 Area + 10544 D

Predictor Coef SE Coef T P

Constant 65668 8072 8.14 0.000

Area 44.157 5.445 8.11 0.000

D 10544 7098 1.49 0.140

S = 29824 R-Sq = 49.3% R-Sq(adj) = 48.6%


  • Predictor Coef SE Coef T P för originalvariabeln.

  • Constant 65668 8072 8.14 0.000

  • Area 44.157 5.445 8.11 0.000

  • D 10544 7098 1.49 0.140

  • Om man ignorerar att dummyvariabeln D inte är signifikant så går det att tolka modellen på följande sätt.

  • Varje fastighet som har 7 rum eller fler får ett försäljningspris som är 10544 USD högre än jämförbar fastighet med färre rum.

  • Med D=1:

  • Med D=0:



Regression Analysis: Price versus Area, D, Area*D

The regression equation is

Price = 110370 + 7.45 Area - 117259 D + 0.949 Area*D

Predictor Coef SE Coef T P

Constant 110370 3269 33.76 0.000

Area 7.454 2.306 3.23 0.002

D -117259 4856 -24.15 0.000

Area*D 0.94940 0.03055 31.07 0.000

S = 10846 R-Sq = 93.3% R-Sq(adj) = 93.2%

Samtliga variabler är signifikanta och förklaringsgraden är mycket bra.


Predictor Coef SE Coef T P interaktioner mellan bostadsyta och antal rum) verkar vara bra, kan vi lägger till en sådan även nu.

Constant 110370 3269 33.76 0.000

Area 7.454 2.306 3.23 0.002

D -117259 4856 -24.15 0.000

Area*D 0.94940 0.03055 31.07 0.000

Hur blir nu tolkningen av denna modell?

Vi måste återigen skilja på de två fallen med D=0 och D=1.

Med D = 1

Med D = 0


  • I detta fall får vi alltså två regressionslinjer som skiljer sig i både y-nivån (intercept) och lutningen.

  • Högst 6 rum:

  • Priset ökar med i genomsnitt 7454 dollar då bostadsytan ökar med 1000 ft2

  • 7 eller fler rum:

    Priset ökar med i genomsnitt 8403 dollar då bostadsytan ökar med 1000 ft2


Det finns ett samband mellan dummyvariabeln (fler än 6 rum eller ej) och bostadsytan. Regressionslinjernas lutningar är olika.



  • Ibland kan vi även arbeta med en annan kodning: variabler.

  • t.ex. grupp 1: 0 - 4 rum 1

  • grupp 2: 5 - 8 rum 2

  • grupp 3: 9 -10 rum 3

  • grupp 4: 11 – rum o fler 4

  • men detta är bara möjligt om man kan anta att effekten (prisökningen) är samma när man går över från grupp 1 till grupp 2, som när man går över från grupp 2 till grupp 3, osv.


  • Partiellt F-test variabler.

  • Vi har nu en modell för fastighetspriset som använder sig av följande förklarande variabler:

    • bostadsyta (area)

    • antal rum (rooms)

    • samspelsterm (area*rooms)

  • Dessutom har vi sett att även tomtyta har betydelse. För den sista förklarande variabeln som är tillgänglig (antal badrum) skulle vi kunna anta att den beter sig som variabeln ‘antal rum’. Vi skulle därför kunna använda oss av själva variabeln, men också inkludera en samspelsterm (area*baths).


The regression equation is variabler.

Price = - 13702 + 76.1 Area + 7323 Acres + 15438 Rooms - 8.59 Area*Rooms - 8432 Baths + 11.8 Area*Baths

Predictor Coef SE Coef T P

Constant -13702 22936 -0.60 0.551

Area 76.12 15.24 5.00 0.000

Acres 7322.9 859.6 8.52 0.000

Rooms 15438 4829 3.20 0.002

Area*Roo -8.589 2.470 -3.48 0.001

Baths -8432 12664 -0.67 0.507

Area*Bat 11.761 6.305 1.87 0.064

S = 22897 R-Sq = 70.9% R-Sq(adj) = 69.7%

Förklaringsgraden är ganska bra, men ingen av variablerna som har med antal badrum att göra är signifikant på 5%-nivån.


Analysis of Variance variabler.

Source DF SS MS F P

Regression 6 1.83020E+11 30503276149 58.18 0.000

Residual Error 143 74968921395 524258192

Total 149 2.57989E+11

Source DF Seq SS

Area 1 1.25271E+11

Acres 1 44104488077

Rooms 1 166184643

Area*Roo 1 5897295563

Baths 1 5756044237

Area*Bat 1 1824349748

F-testet anger att minst en av de ingående x-variablerna har betydelse.

t-testen (på föreg. sida) visar att fyra variabler har det, men inte de två sista.

Räcker det då med 4 förklarande variabler (area, acres, rooms, area*rooms)?


Vi kan köra regressionsanalysen en gång till och då lämna bort de två variablerna som inte var signifikanta.

The regression equation is

Price = - 12280 + 88.2 Area + 7429 Acres + 10230 Rooms - 5.51 Area*Rooms

Predictor Coef SE Coef T P

Constant -12280 23758 -0.52 0.606

Area 88.15 15.10 5.84 0.000

Acres 7428.8 890.9 8.34 0.000

Rooms 10230 3636 2.81 0.006

Area*Roo -5.510 1.712 -3.22 0.002

S = 23860 R-Sq = 68.0% R-Sq(adj) = 67.1%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P

Regression 4 1.75439E+11 43859815727 77.04 0.000

Residual Error 145 82549315379 569305623

Total 149 2.57989E+11

Alla variabler signifikanta, något lägre justerat R2-värde.


Kan vi jämföra de två modellerna och bestämma om vi ska ha med antal badrum som förklarande variabel?

Den fullständiga modellen kan skrivas:

y= 0 + 1· x1 2· x2+ 3· x3 + 5· x1x3 + 4· x4 + 6· x1x4 + 

där x1=area, x2=acres, x3=rooms, x4=baths och därmed x1x3 samspelet mellan ’area’ och ’rooms’, och x1x4 samspelet mellan ’area’ och ’baths’.

Den reducerade modellen kan skrivas

y= 0 + 1· x1 2· x2+ 3· x3 + 5· x1x3 + 

Det är alltså den modellen, som vi tror kan räcka för att förklara fastighetspriset.


Vi vill nu testa om någon av de variabler som vi har tagit bort har (signifikant) betydelse för vilket värde responsvariabeln antar.

Om vi vill testa om någon av x4 och x1x4 skall läggas till blir nollhypotesen:

H0: 4= 6=0

Alternativhyptesen:

H1: minst en av 4, 6 är skild från 0


Som testfunktion kan vi använda bort har (signifikant) betydelse för vilket värde responsvariabeln antar.

där

SSER=Residualkvadratsumman (SSE) i den Reducerade (Reduced) modellen och SSEC=Residualkvadratsumman i den fullständiga modellen (Complete)

k=Antal förklaringsvariabler i den fullständiga modellen

g=Antal förklaringsvariabler i den reducerade modellen

Vi testar alltså om minskningen i residualkvadratsumman är så pass stor (när vi lägger till de två variablerna) att vi inte kan ignorera den.


Om H bort har (signifikant) betydelse för vilket värde responsvariabeln antar.0 är sann får F en F-fördelning med k-g och n-k-1 frihetsgrader och vi kan alltså jämföra värdet på F med

F[](k-g,n-k-1)

I vårt fall: Den reducerade modellen

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P

Regression 4 1.75439E+11 43859815727 77.04 0.000

Residual Error 145 82549315379 569305623

Total 149 2.57989E+11

Den kompletta modellen

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P

Regression 6 1.83020E+11 30503276149 58.18 0.000

Residual Error 143 74968921395 524258192

Total 149 2.57989E+11

SSER

SSEC


F bort har (signifikant) betydelse för vilket värde responsvariabeln antar.[0.05](2,143)  3.07 < 7.2296 H0 ska förkastas!

Fastän varken antal badrum eller samspelstermen bostadsyta/antal badrum var signifikant, finns det ändå information i minst en av variablerna.


  • Testmetoden kallas bort har (signifikant) betydelse för vilket värde responsvariabeln antar.Partiellt F-test eftersom vi i ett test testar om en del (partition) av modellen skall uteslutas.

  • Om vi bara vill testa en enda variabel (om den ska uteslutas eller ej), så är det partiella F-testet ekvivalent med t-testet för denna variabel.


  • Om vi kommer (som i det här fallet) till slutsatsen att det finns information i minst en variabel av alla de vi testade, så får vi gå vidare med att ta reda på vilken variabel det kunde vara.

  • I vårt fall skulle vi kanske välja att ta bort samspelstermen area*baths och behålla variabeln baths.

  • The regression equation is

  • Price = - 9323 + 73.3 Area + 7210 Acres + 9236 Rooms - 5.15 Area*Rooms + 13864 Baths

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant -9323 23011 -0.41 0.686

  • Area 73.33 15.30 4.79 0.000

  • Acres 7210.0 864.8 8.34 0.000

  • Rooms 9236 3532 2.62 0.010

  • Area*Roo -5.153 1.660 -3.10 0.002

  • Baths 13864 4220 3.29 0.001

  • S = 23093 R-Sq = 70.2% R-Sq(adj) = 69.2%


I vissa fall kan vi förenkla beräkningen något: finns information i minst en variabel av alla de vi testade, så får vi gå vidare med att ta reda på vilken variabel det kunde vara.

Vi kan skriva:

SSER –SSEC = SSRC –SSRR

Det går alltså att använda regressionskvadratsummorna istället för residualkvadratsummorna.


  • Analysis of Variance finns information i minst en variabel av alla de vi testade, så får vi gå vidare med att ta reda på vilken variabel det kunde vara.

  • Source DF SS MS F P

  • Regression 6 1.83020E+11 30503276149 58.18 0.000

  • Residual Error 143 74968921395 524258192

  • Total 149 2.57989E+11

  • Source DF Seq SS

  • Area 1 1.25271E+11

  • Acres 1 44104488077

  • Rooms 1 166184643

  • Area*Roo 1 5897295563

  • Baths 1 5756044237

  • Area*Bat 1 1824349748

  • Vi kan då använda utskriften för enbart den kompletta modellen för att beräkna det partiella F-testet.

  • SSRC=SSR(Area) + SSR(Acres | Area) + SSR(Rooms | Area, Acres) +

  • + SSR(Area*Rooms | Area, Acres,Rooms ) +

  • SSR(Baths | Area, Acres, Rooms, Area*Rooms) +

  • SSR (Area*Baths | Area, Acres, Rooms, Area*Rooms, Baths)

  • Observera ordningen!

sekventiella regressionskvadratsummor


I den reducerade modellen blir: finns information i minst en variabel av alla de vi testade, så får vi gå vidare med att ta reda på vilken variabel det kunde vara.

SSRR= SSR(Area) + SSR(Acres | Area) + SSR(Rooms | Area, Acres)

+ SSR(Area*Rooms | Area, Acres,Rooms )

SSRC – SSRR= SSR(Baths | Area, Acres, Rooms, Area*Rooms) +

+ SSR(Area*Baths | Area, Acres, Rooms, Area*Rooms, Baths)

Source DF Seq SS

Area 1 1.25271E+11 SSR(Area)

Acres 1 44104488077 SSR(Acres|Area)

Rooms 1 166184643 SSR(Rooms|Area, Acres)

Area*Roo 1 5897295563 SSR(Area*Rooms|Area, Acres, Rooms)

Baths 1 5756044237 osv.

Area*Bat 1 1824349748

SSRC-SSRR=5756044237+1824349748=7580393985

SSRR= 1.75439E+11


Något om tranformationer finns information i minst en variabel av alla de vi testade, så får vi gå vidare med att ta reda på vilken variabel det kunde vara.

Antag att vi upptäcker i en residualanalys att slumpvariansen ( 2) ej är konstant.

Detta ser man i ett diagram där residualerna plottas mot anpassade värden (fitted values).


Alla slutsatser som vi kan dra med hjälp av modellen, bygger på att vi har konstant varians i datamaterialet. Är variansen inte konstant kan vi alltså inte vara säkra på att slutsatserna är riktiga.

Om variansen inte är konstant kan vi använda oss av en s k transformation av y-värdena.

Följande transformationer är vanligast:

Kvadratrotstransformationen kräver att y är  0, men så är ofta fallet för just ekonomiskt anknutna data.

Logaritmtransformationen kräver att y > 0 och kan ge problem för vissa variabler som ibland faktiskt är just 0.


Andra transformationer kan också väljas, men de är mer sällsynta.

Vi prövar nu att

1) Beräkna kvadratroten ur variabeln Price (fastighetspris) och använda den resulterande variabeln som vår nya responsvariabel y.

2) Logaritmera variabeln Price och använda den resulterande variabeln som vår nya responsevariabel y.


Rottransormationen: sällsynta.

The regression equation is

sqrt(price) = 160 + 0.101 Area + 7.97 Acres + 15.3 Rooms - 0.00790 Area*Rooms + 18.3 Baths

Predictor Coef SE Coef T P

Constant 159.94 27.37 5.84 0.000

Area 0.10125 0.01819 5.56 0.000

Acres 7.965 1.029 7.74 0.000

Rooms 15.280 4.201 3.64 0.000

Area*Roo -0.007903 0.001975 -4.00 0.000

Baths 18.345 5.020 3.65 0.000

S = 27.47 R-Sq = 72.3% R-Sq(adj) = 71.4%


Rot-transformation sällsynta.

utan transformation

Inte mycket förändring.


  • Log-Transformationen sällsynta.

  • The regression equation is

  • loge(Price) = 10.6 +0.000572 Area + 0.0355 Acres + 0.0987 Rooms-0.000049 Area*Rooms + 0.0966 Baths

  • Predictor Coef SE Coef T P

  • Constant 10.6057 0.1353 78.40 0.000

  • Area 0.00057159 0.00008992 6.36 0.000

  • Acres 0.035502 0.005084 6.98 0.000

  • Rooms 0.09874 0.02076 4.76 0.000

  • Area*Roo -0.00004860 0.00000976 -4.98 0.000

  • Baths 0.09663 0.02481 3.90 0.000

  • S = 0.1358 R-Sq = 73.7% R-Sq(adj) = 72.8%


Log-transform sällsynta.

utan transformation

Här kan man faktiskt se en förändring.

Variansen blir mer konstant med log-transformationen.


Men observera: när vi vill göra en prediktion, får vi ett transformerat värde:

Predicted Values for New Observations

New Obs Fit SE Fit 95.0% CI 95.0% PI

1 11.7773 0.0156 ( 11.7464, 11.8081) ( 11.5072, 12.0474)

Values of Predictors for New Observations

New Obs Area Acres Rooms Area*Roo Baths

1 1500 0.400 6.00 9000 1.50

Om prediktionen vi får som svar är 11.78, så är värdet vi egentligen söker:



ad