Regressão de diagnóstico - Regression diagnostic
Em estatísticas , uma regressão de diagnóstico faz parte de um conjunto de procedimentos disponíveis para a análise de regressão que buscam avaliar a validade de um modelo em qualquer um de uma série de maneiras diferentes. Esta avaliação pode ser uma exploração de subjacentes do modelo pressupostos estatísticos , um exame da estrutura do modelo considerando formulações que têm menos, mais ou diferentes variáveis explanatórias , ou um estudo de subgrupos de observações, procurando aqueles que estão a ser mal representados pelo modelo ( os outliers ) ou que têm uma relativamente grande efeito sobre as previsões do modelo de regressão.
Uma regressão de diagnóstico pode assumir a forma de um resultado gráfico, os resultados quantitativos informais ou um formal de teste de hipótese estatística , cada um dos quais fornece uma orientação para outras fases de uma análise de regressão.
Conteúdo
Introdução
Diagnósticos de regressão foram muitas vezes desenvolvidos ou foram inicialmente proposto no contexto de regressão linear ou, mais particularmente, dos mínimos quadrados ordinários . Isto significa que muitos diagnósticos formalmente definidas estão disponíveis apenas para estes contextos.
avaliando suposições
- Distribuição de erros modelo
- Correlação dos erros do modelo
Avaliando estrutura do modelo
- Adequação das variáveis explicativas existentes
- gráfico residual parcial
- teste de RESET Ramsey
- Teste F para utilização quando não são replicados observações, para que a comparação pode ser feita entre a soma de falta de ajuste de quadrados e a soma dos quadrados de erro puro, sob a suposição de que os erros de modelo são homocedástico e têm uma distribuição normal .
- Incluir ou eliminar variáveis explicativas
- enredo regressão parcial
- Teste t de Student para testar a inclusão de uma variável de motivos único, ou o teste de F para o teste de inclusão de um grupo de variáveis, tanto sob a suposição de que os erros de modelo são homocedástico e têm uma distribuição normal .
- Mudança de estrutura modelo de entre os grupos de observações
- Comparando estruturas modelo
grupos importantes de observações
- Outliers
- observações influentes
Referências
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