Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://www.iki.rssi.ru/ehips/Regress.htm
Дата изменения: Thu Jan 15 12:58:44 2009
Дата индексирования: Tue Oct 2 00:18:49 2012
Кодировка: Windows-1251
Поисковые слова: р п р п р п р п р п р п р п р п р п р п р п р п р п
(EHIPS) Регрессионный анализ
Словарь

материал средней сложности

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

 EHIPS - система СРЕДА-ЗДОРОВЬЕ

   Для проведения регрессионного анализа необходимо следующее.    Регрессия проводится последовательно с увеличением числа независимых переменных и степени регрессионной функции. При этом общесистемным оптимизатором находится минимум среднеквадратичного отклонения точек данных от регрессионной кривой.
   Для регрессионной кривой вычисляются характеристики неопределенности - показатели тесноты регрессии: кривые доверительного интервала и коэффициент детерминации. Последний может вычисляться сразу для всех комбинаций "зависимая переменная - независимая переменная" и представляться в виде цветокодированной таблицы. Такое представление близко к цветокодированию коэффициента корреляции. Разница между ними связана с возможностью выбора типа и степени регрессионной функции при регрессионном анализе.
   Аналогично построению таблицы условных корреляций, в регрессионном анализе может строиться таблица "условных" коэффициентов детерминации. При этом в регрессию для каждой пары факторов дополнительно включается еще несколько факторов, выбранных пользователем. Например, строятся регрессии данных обращаемости по каждому диагнозу на концентрацию каждого загрязнителя, и при этом в регрессию дополнительно включается в качестве независимой переменной скорость ветра. Сравнение таких таблиц с аналогичными "безусловными" позволяет определить, в какие регрессии нужно дополнительно включить факторы, выбранные пользователем в качестве условных.
   Как и для коэффициентов корреляции, для коэффициентов детерминации можно строить дерево вкладов координатных интервалов переменных развертки. Оно позволяет скорректировать выборку для достижения более тесной регрессии. Кроме того, выбрав координатный интервал в дереве, можно построить отдельные регрессионные функции во всех его подынтервалах и по результатам расслоить выборку на части с более устойчивой регрессией. В частности, можно построить "иерархическую регрессию", при которой коэффициенты регрессии внутри каждого координатного интервала рассчитываются как поправки к коэффициентам регрессии координатного интервала, следующего вверх по иерархии. При использовании такой регрессии в качестве эмпирической модели, разные коэффициенты выступают как варианты модели.
   Как и корреляция, регрессия рассчитывается для фиксированных координатных интервалов каждой переменной сравнения. Как указано выше, проверяется устойчивость регрессии к смене координатного интервала на том же уровне иерархии. Строится также дерево вкладов подынтервалов для выбранных пользователем переменной сравнения и координатного интервала. Возможно также построение иерархической регрессии по дереву выбранной переменной сравнения. При этом, в отличие от иерархической регрессии по дереву переменной значения, разные регрессии в дереве выступают не как варианты, а применяются соответственно значениям переменных сравнения, подаваемым на вход модели. Возможно также построение отдельной регрессии для каждого диапазона значений независимой или зависимой переменной. В первом случае получаются сплайны с числом узлов, задаваемым пользователем. Во втором случае различные регрессии образуют пакет вариантов, так что выбор подходящего диапазона при использовании такой регрессии в качестве эмпирической модели осуществляется в рамках общей идеологии выбора оптимального варианта.
   Для визуализации многофакторной регрессии пользователь выбирает тот фактор, который представляется как абсцисса регрессионной кривой, и фиксирует значения прочих независимых факторов. На коэффициенты регрессии это не влияет.
   Из регрессионного анализа возможны следующие переходы.
Оглавление
© ИКИ РАН, 1998-2001