ScholarGate
Asistan

Çok Değişkenli Çoklu Regresyon

Çok değişkenli çoklu regresyon, ortak bir tahmin edici kümesinden birkaç sürekli yanıt değişkenini eş zamanlı olarak tahmin etmekte ve yanıt değişkenleri arasındaki korelasyonları modellemektedir.

PaperMind ile konu bulYakındaMakale ve konu bul
Tools & resources
Slaytları indir
Learn & explore
VideoYakında

Tanım

Çok değişkenli çoklu regresyon, bir yanıt vektörünün ilişkili hatalarla ortak tahmin edicilere göre regresyonunun yapıldığı, yanıt kovaryans yapısı dikkate alınarak tahmin edilen ve test edilen doğrusal bir modeldir.

Kapsam

Bu konu; yanıt matrisi içeren çok değişkenli doğrusal modeli, nokta tahminleri için denklem bazında regresyonla örtüşen en küçük kareler tahminini, çıkarımda hata kovaryansının rolünü, regresyon hipotezlerinin çok değişkenli testlerini ve yanıt vektörü için tahmin bölgelerini kapsamaktadır.

Temel sorular

  • Birkaç sürekli yanıt değişkeni, ortak tahmin edicilerden nasıl birlikte tahmin edilmektedir?
  • Ortak tahmin, ayrı tek değişkenli regresyonlardan ne zaman farklılık göstermektedir?
  • Katsayı matrisi hakkındaki hipotezler nasıl test edilmektedir?
  • Yanıtlar için ortak tahmin bölgeleri nasıl oluşturulmaktadır?

Temel kuramlar

Matris en küçük kareler
Katsayı matrisinin en küçük kareler tahmini sütun sütun elde edilmekte, bu nedenle nokta tahminleri ayrı tek değişkenli regresyonlarınkine eşit olmakta, tahmin edilen hata kovaryansı ise yanıtları çıkarım için birbirine bağlamaktadır.
Katsayılar üzerinde çok değişkenli çıkarım
Katsayı matrisi hakkındaki hipotez testleri, hata ve hipotez kareler toplamı ve çapraz çarpımlar matrislerinden türetilen çok değişkenli istatistikler kullanmakta ve yanıtlar arasında kanıtları birleştirmektedir.

Klinik önem

Çok değişkenli çoklu regresyon, birkaç sonucun birlikte ölçüldüğü ve ortak tahmin edicilere sahip olduğu durumlarda kullanılmakta, sonuçlar arasındaki korelasyonları dikkate alan ortak hipotez testleri ve tahmin bölgeleri sağlamaktadır.

Tarihçe

Çok değişkenli doğrusal model ve çıkarımsal kuramı, yirminci yüzyılın başlarından ortalarına kadar olan klasik çok değişkenli analiz kapsamında geliştirilmiş, tek değişkenli regresyonu vektör yanıtlarına genelleştirerek hala kullanılmakta olan çok değişkenli test istatistiklerini sağlamıştır.

Öne çıkan isimler

  • T. W. Anderson
  • Samuel Wilks

İlgili konular

Temel eserler

  • anderson2003
  • johnson2007
  • mardia1979

Sıkça sorulan sorular

Nokta tahminleri ayrı regresyonlara eşitse, neden çok değişkenli model kullanılmaktadır?
Çünkü ortak çıkarım, yanıtlar arası hipotez testi ve tahmin bölgeleri, çok değişkenli modelin yakaladığı ancak ayrı tek değişkenli regresyonların göz ardı ettiği yanıt kovaryansına bağlıdır.
Hata kovaryans matrisinin rolü nedir?
Yanıt hatalarının nasıl birlikte değiştiğini nicelendirmekte ve yanıtlar arasındaki bağımlılığı açıklayarak çok değişkenli test istatistiklerine ve tahmin bölgelerine dahil olmaktadır.

Bu kavram için yöntemler

İlgili kavramlar