В прикладной статистике , А частичный остаточный участок представляет собой графический метод , что попытки показать зависимость между заданным независимым переменным и переменным откликом , учитывая , что другие независимые переменные также в модели .
Задний план
При выполнении линейной регрессии с одной независимой переменной , А график рассеяния от переменной отклика от независимой переменной обеспечивает хорошее представление о природе отношений. Если существует более одной независимой переменной, все усложняется. Хотя по-прежнему может быть полезно создавать диаграммы разброса переменной отклика по каждой из независимых переменных, это не учитывает влияние других независимых переменных в модели.
Определение
Графики частичных остатков формируются как:
где
- Остатки = остатки от полной модели
- = коэффициент регрессии от i- й независимой переменной в полной модели
- X i = i- я независимая переменная
Графики частичных остатков широко обсуждаются в литературе по регрессионной диагностике (например, см. Раздел «Ссылки» ниже). Хотя они часто могут быть полезны, они также могут не указывать на правильные отношения. В частности, если X i сильно коррелирует с любой из других независимых переменных, дисперсия, указанная на графике частичных остатков, может быть намного меньше фактической дисперсии. Эти вопросы обсуждаются более подробно в приведенных ниже ссылках.
График CCPR
График CCPR (компонент и компонент плюс остаток) представляет собой уточнение графика частичных остатков, добавляя
Это «составная» часть сюжета, предназначенная для того, чтобы показать, где будет лежать «подобранная линия».
Смотрите также
- График частичной регрессии
- График частичного кредитного плеча
- Коэффициенты изменения дисперсии для мультилинейной аппроксимации.
Рекомендации
- Том Райан (1997). Современные методы регрессии . Джон Вили.
- Нетер, Вассерман и Катнер (1990). Прикладные линейные статистические модели (3-е изд.). Ирвин.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- Дрейпер и Смит (1998). Прикладной регрессионный анализ (3-е изд.). Джон Вили.
- Кук и Вайсберг (1982). Остатки и влияние на регресс . Чепмен и Холл.
- Белсли, Кух и Велш (1980). Регрессионная диагностика . Джон Вили.CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- Пол Веллеман; Рой Велш (ноябрь 1981 г.). «Эффективные вычисления регрессионной диагностики». Американский статистик . Американская статистическая ассоциация. 35 (4): 234–242. DOI : 10.2307 / 2683296 . JSTOR 2683296 .
- Чаттерджи, Самприт; Хади, Али С. (2009). Анализ чувствительности в линейной регрессии . Джон Вили и сыновья. С. 54–59.
Внешние ссылки
Эта статья включает материалы, являющиеся общественным достоянием, с веб-сайта Национального института стандартов и технологий https://www.nist.gov .