Moim celem jest wykorzystanie współczynników uzyskanych w poprzednich badaniach na ten temat, aby przewidzieć rzeczywiste wyniki na podstawie zestawu niezależnych zmiennych. Jednak w pracy naukowej wymieniono tylko współczynniki Beta i wartość t. Chciałbym wiedzieć, czy można przekonwertować znormalizowane współczynniki na niestandardowe.
Czy użyteczne byłoby przekonwertowanie moich niestandardowych zmiennych niezależnych na zmienne standardowe w celu obliczenia przewidywanej wartości? Jak powróciłbym do niestandardowej przewidywanej wartości (jeśli to w ogóle możliwe ...)
Dodano przykładowy wiersz z papieru:
Liczba linii autobusowych (linie autobusowe) | 0,275 (Beta) | 5,70 *** (wartość t)
Dostaję to również w odniesieniu do zmiennych niezależnych:
Liczba linii autobusowych (linie autobusowe) | 12,56 (średnio) | 9,02 (Std) | 1 (min) | 53 (maks.)
Odpowiedzi:
Wygląda na to, że papier używa w formularzu modelu regresji wielokrotnej
gdzie są znormalizowanymi wersjami zmiennych niezależnych; mianowicie. ,ξja
z średnią (taką jak 12.56 w przykładzie) i odchyleniem standardowym (takim jak 9.02 w przykładzie) wartości zmiennej (w tym przypadku „szynami”). jest przechwytywaniem (jeśli występuje). Podłączenie tego wyrażenia do dopasowanego modelu, z jego „betami” zapisanymi jako (0,275 w przykładzie) i wykonanie algebry daje oszacowanias i i th x i β 0 ^ β imja sja jath xja β0 βja^
To pokazuje, że współczynniki w modelu (oprócz stałego składnika) są uzyskiwane przez podzielenie beta przez standardowe odchylenia zmiennych niezależnych i że punkt przecięcia jest korygowany przez odjęcie odpowiedniej liniowej kombinacji beta.xja
Daje to dwa sposoby przewidywania nowej wartości z wektora niezależnych wartości:( x1, … , Xp)
Korzystając ze średnich i odchyleń standardowych podanych w artykule (nie przeliczonych z żadnych nowych danych!), Oblicz i podłącz je do wzoru regresji podanego przez beta lub równoważnies i ( ξ 1 , … , ξ p ) = ( ( x 1 - m 1 ) / s 1 , … , ( x p - m p ) / s p )mja sja ( ξ1, … , Ξp) = ( ( x1- m1) / s1, … , ( Xp- mp) / sp)
Podłącz do algebraicznie równoważnej formuły wyprowadzonej powyżej.( x1, … , Xp)
Jeśli w artykule użyto Uogólnionego Modelu Liniowego , może być konieczne wykonanie tego obliczenia poprzez zastosowanie odwrotnej funkcji „link” do . Na przykład w przypadku regresji logistycznej konieczne byłoby zastosowanie funkcji logistycznej celu uzyskania przewidywanego prawdopodobieństwa ( jest przewidywanym prawdopodobieństwem logarytmicznym). 1/(1+exp( - T )) YY^ 1 / ( 1 + exp( - Y^) ) Y^
źródło
źródło