Regresní diagnostika - Regression diagnostic
v statistika, a regresní diagnostika je jedním ze souboru postupů dostupných pro regresní analýza které se snaží posoudit platnost modelu jakýmkoli z mnoha různých způsobů.[1] Toto posouzení může být zkoumáním podkladu modelu statistické předpoklady, zkoumání struktury modelu zvážením formulací, které mají méně, více nebo se liší vysvětlující proměnné, nebo studie podskupin pozorování, hledající ty, které model špatně reprezentuje (odlehlé hodnoty ) nebo které mají relativně velký vliv na předpovědi regresního modelu.
Regresní diagnostika může mít formu grafického výsledku, neformálních kvantitativních výsledků nebo formálního výsledku statistický test hypotéz,[2] z nichž každá poskytuje vodítko pro další fáze regresní analýzy.
Úvod
Regresní diagnostika byla často vyvinuta nebo byla původně navržena v kontextu lineární regrese nebo konkrétněji obyčejné nejmenší čtverce. To znamená, že mnoho formálně definovaných diagnostik je k dispozici pouze pro tyto kontexty.
Posuzování předpokladů
- Rozdělení chyb modelu
- Korelace chyb modelu
Hodnocení struktury modelu
- Přiměřenost existujících vysvětlujících proměnných
- Částečný zbytkový graf
- Ramsey RESET test
- F test pro použití, když existují replikovaná pozorování, aby bylo možné provést srovnání mezi nevyhovující součet čtverců a čistý součet chyb čtverců, za předpokladu, že chyby modelu jsou homoscedastic a mít normální distribuce.
- Přidání nebo zrušení vysvětlujících proměnných
- Částečný regresní graf
- Studentův test pro testování zahrnutí jediné vysvětlující proměnné nebo F test pro testování zahrnutí skupiny proměnných, a to za předpokladu, že chyby modelu jsou homoscedastic a mít normální distribuce.
- Změna struktury modelu mezi skupinami pozorování
- Porovnání modelových struktur
Důležité skupiny pozorování
- Odlehlé hodnoty
- Vlivná pozorování
Reference
 | Tento statistika související článek je a pahýl. Wikipedii můžete pomoci pomocí rozšiřovat to. |