লগড রেজাল্ট ভেরিয়েবলের জন্য নেগেটিভ লিনিয়ার রিগ্রেশন সহগের ব্যাখ্যা কীভাবে করবেন?


11

আমার একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যেখানে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল লগ হয় এবং একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল লিনিয়ার হয়। একটি মূল স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের সহগ negative : । কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন তা নিশ্চিত নয়।.0564

আমি কি পরম মানটি ব্যবহার করি তবে এটিকে একে নেতিবাচক হিসাবে রূপান্তর করব: (exp(0.0564)1)100=5.80

অথবা

আমি কি এর মতো নেতিবাচক প্লাগ ইন করব: (exp(0.0564)1)100=5.48

অন্য কথায়, আমি কি পরম চিত্র ব্যবহার করব এবং তারপরে এটিকে নেতিবাচক করে দেব বা আমি নেতিবাচক সহগকে প্লাগ করব? এক্স-এর এক-ইউনিট বৃদ্ধির পরিপ্রেক্ষিতে আমার অনুসন্ধানগুলিকে আমি কীভাবে ওয়াইয়ের __ শতাংশ হ্রাসের সাথে যুক্ত করব? আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এই দুটি সূত্র 2 টি পৃথক উত্তর দেয়।


1
আপনি কি আপনার মডেল সম্পর্কে আরও বিশদ যুক্ত করতে পারেন? এটি আমাদের প্রশ্নের উত্তর দিতে সহায়তা করবে। এখানে কিছু মন্তব্য নেই: সাধারণত, আপনি শুধু রিগ্রেশন সহগ exponentiate হবে, তাই ঠিক । যদি negativeণাত্মক হয় তবে এবং ধনাত্মক হলে । আমি মনে করি ব্যাখ্যাটি এর মতো: বিচ্ছিন্ন সহগ হ'ল স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল 1 ইউনিট বৃদ্ধি পেলে অনুমিত নির্ভরশীল ভেরিয়েবল গণনা করার জন্য ব্যবহার করা গুণগত শব্দ। এই ক্ষেত্রে, গুণক শব্দটি । এখানেও দেখুন । exp(β)exp(β)<1exp(β)>10.945
COOLSerdash

স্পষ্টির জন্য @ Glen_b ধন্যবাদ আমি আমার মন্তব্য মুছে ফেলব এবং অপশন তার লক্ষ্যগুলি সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য সরবরাহ না করা পর্যন্ত অপেক্ষা করব। কেউ কীভাবে গণনা করবে?
COOLSerdash

1
@COOLSerdash Sorrt, কোনওভাবে আমি গড় গণনা সম্পর্কে প্রশ্নটি মিস করেছি। যদি এটি লগ স্কেলে স্বাভাবিক হয়, তবে প্যারামিটারের মানগুলি জানার জন্য কন্ডিশনার করা হচ্ছে, আপনি লগইনরমালটির গড় গণনা করতে যাবেন ( )। আপনি যদি কমপক্ষে ভেরিয়েন্স-প্যারামিটারের শর্ত না রাখেন, তবে পরিবর্তিত অনুমানটি পরিবর্তে লগ-টি হয় ... এবং তারপরে এর কোনও অর্থ হয় না। exp(μ+12σ2)
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

1
@COOLSerdash হ্যাঁ, আমি সম্মত হই যে সাধারণত পরিসংখ্যানবিদরা লগ-লিনিয়ার মডেল ব্যবহার করবেন এমন একটি মডেলকে উল্লেখ করুন যার লিনিয়ার ভবিষ্যদ্বাণীটির লগ-লিংক রয়েছে (যা পোইসন রিগ্রেশন ক্ষেত্রে প্রাকৃতিক) তবে প্রশ্নটি বলছে "নির্ভর কোথায় ভেরিয়েবল লগ হয়েছে ", পরিষ্কারভাবে মডেলিং পরামর্শ দিচ্ছে । বলা বাহুল্য, আমি মনে করি না এটি কোনও পইসন রিগ্রেশন প্রশ্নের নকল, যা কে রৈখিক হিসাবে মডেল করবে , । log(y)=α+βx+εlog(E(y))xE(log(y))
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

1
@ Glen_b আমি সম্পূর্ণরূপে একমত এবং পুনরায় খোলার পক্ষে ভোট দিয়েছি।
COOLSerdash

উত্তর:


4

আপনার সহগের নিখুঁত মান গ্রহণ করা উচিত নয় - যদিও এটি আপনাকে এক্স-এ 1-ইউনিট হ্রাসের প্রভাব জানাতে পারে it এটি এইভাবে ভাবুন:

মূল নেতিবাচক সহগ ব্যবহার করে, এই সমীকরণটি এক্স-তে 1-ইউনিট বৃদ্ধির জন্য ওয়াইয়ের শতাংশের পরিবর্তনটি দেখায়:

(মেপুঃ [-0.0564 * 1] -1) ⋅100 = -5,48

আপনার "পরম মান" সমীকরণটি X এর 1-ইউনিট হ্রাসের জন্য Y এর শতাংশের পরিবর্তনটি দেখায়:

(মেপুঃ [-0.0564 * -1] -1) ⋅100 = 5.80

এই শতাংশগুলি উভয়ই কীভাবে এক্স-তে 1-ইউনিট পরিবর্তনের দিকে ম্যাপ করে তা দেখতে আপনি শতকরা পরিবর্তন ক্যালকুলেটর ব্যবহার করতে পারেন gine কল্পনা করুন যে এক্স-এ 1-ইউনিট পরিবর্তনটি লিনিয়ার ওয়াইয়ের 58-ইউনিটের পরিবর্তনের সাথে যুক্ত ছিল:

  • আমাদের ওয়াইয়ের রৈখিক সংস্করণটি 1,000 থেকে 1,058 এ যাচ্ছে একটি 5.8% বৃদ্ধি।
  • আমাদের ওয়াইয়ের রৈখিক সংস্করণ 1,058 থেকে 1,000 এ চলে যাওয়া 5.482% হ্রাস।
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.