深圳沙盤(pán)模型公司：準(zhǔn)確建立統(tǒng)計(jì)模型的實(shí)用指南！

來(lái)源:深圳市昊景模型有限公司

發(fā)布時(shí)間: 2019-02-15 08:58:36

如果你運(yùn)行的是純預(yù)測(cè)模型，而變量之間的關(guān)系不是重點(diǎn)，那就容易多了。繼續(xù)運(yùn)行逐步回歸模型。讓數(shù)據(jù)給你最好的預(yù)測(cè)。

一、記住回歸系數(shù)是邊際結(jié)果。

這意味著每個(gè)預(yù)測(cè)因子的系數(shù)是該預(yù)測(cè)因子對(duì)響應(yīng)變量的獨(dú)特影響。除非所有的預(yù)測(cè)器都是獨(dú)立的，否則這不是完全的效果。這是在控制模型中其他變量后的效果。所以模型中的其他內(nèi)容很重要。系數(shù)可能會(huì)發(fā)生很大的變化，這取決于模型中的其他因素。

如果兩個(gè)或兩個(gè)以上的預(yù)測(cè)因子在解釋一個(gè)結(jié)果時(shí)重疊，那么這兩個(gè)重疊都不會(huì)反映在回歸系數(shù)中。它在整體模型F統(tǒng)計(jì)和r平方中，但不是系數(shù)。

二、從單變量描述和圖表開(kāi)始。

它將幫助您查找在清理過(guò)程中丟失的任何錯(cuò)誤。但更重要的是，你必須知道你在做什么。首先要做的是單變量描述，或者更好的是，圖形。你不僅僅是在尋找鐘形曲線。你要在發(fā)行版中間尋找有趣的休息。具有大量點(diǎn)的值。令人驚訝的值，通常比您預(yù)期的高得多或變化較小。一旦將這些變量放入模型中，它們可能表現(xiàn)得很有趣。如果你知道他們進(jìn)去時(shí)是什么樣子，你就會(huì)更好地理解為什么。

三、接下來(lái)，運(yùn)行雙變量描述，再次包括圖。

你還需要了解每一個(gè)潛在的預(yù)測(cè)器是如何獨(dú)立地與結(jié)果和其他預(yù)測(cè)器相關(guān)的。因?yàn)榛貧w系數(shù)是邊際結(jié)果，了解變量之間的雙變量關(guān)系將使您了解為什么某些變量在更大的模型中失去顯著性。

四、在集合中考慮預(yù)測(cè)器。

許多模型中，預(yù)測(cè)因子在理論上是不同的。通過(guò)首先在這些集合中構(gòu)建模型，我們能夠看到相關(guān)變量是如何一起工作的，然后在我們把它們放在一起之后發(fā)生了什么。

通常情況下一個(gè)集合中的變量是相關(guān)的，但在集合之間沒(méi)有太多的關(guān)聯(lián)。如果你把所有東西都放在一起，很難找到任何關(guān)系。這是一個(gè)巨大的，壓倒性的混亂。

通過(guò)首先單獨(dú)構(gòu)建每一個(gè)集合，您可以構(gòu)建理論上有意義的模型，并對(duì)各個(gè)部分是如何組合在一起有一個(gè)扎實(shí)的理解。

五、模型構(gòu)建和解釋結(jié)果是同步進(jìn)行的。

你運(yùn)行的每一個(gè)模型都會(huì)告訴你一個(gè)故事。停下來(lái)聽(tīng)聽(tīng)�？纯聪禂�(shù)�？纯碦平方。它變了嗎？有控制變量的模型到?jīng)]有控制變量的模型，系數(shù)的變化有多大？當(dāng)您暫停執(zhí)行此操作時(shí)，可以對(duì)下一個(gè)運(yùn)行的模型做出更好的決策。

六、交互中涉及的任何變量都必須單獨(dú)存在于模型中。

當(dāng)你決定留在模型中的什么和從模型中啟動(dòng)什么時(shí)，很容易去掉所有不在模型中的東西。

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