Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

В статистике , регрессия диагностики является одним из множества процедур , доступных для регрессионного анализа , которые стремятся оценить обоснованность модели в любом из множества различных способов. [1] Эта оценка может быть исследованием основных статистических допущений модели , исследованием структуры модели путем рассмотрения формулировок, которые имеют меньше, больше или разных объясняющих переменных , или исследованием подгрупп наблюдений с целью поиска тех, которые либо плохо представлены в модели ( выбросы ), либо имеют относительно большое влияние на прогнозы регрессионной модели.

Регрессионные диагностики могут принимать форму графического результата, неофициальные количественные результаты или формальный тест статистической гипотезы , [2] , каждый из которых обеспечивает руководство для дальнейших этапов регрессионного анализа.

Введение [ править ]

Регрессионная диагностика часто разрабатывалась или изначально предлагалась в контексте линейной регрессии или, в частности, обычного метода наименьших квадратов . Это означает, что многие официально определенные диагностические средства доступны только для этих контекстов.

Оценка предположений [ править ]

Распределение ошибок модели
Гомоскедастичность
Корреляция ошибок модели

Оценка структуры модели [ править ]

Адекватность существующих независимых переменных
Добавление или удаление независимых переменных
Изменение структуры модели между группами наблюдений
Сравнение модельных структур

Важные группы наблюдений [ править ]

Выбросы
Влиятельные наблюдения

Ссылки [ править ]

  1. ^ Everitt, BS (2002) Кембриджский статистический словарь , CUP. ISBN  0-521-81099-X (запись для регрессионной диагностики )
  2. ^ Додж, Ю. (2003) Оксфордский словарь статистических терминов , OUP. ISBN 0-19-920613-9