Lineární regrese.

Prezentace na téma: "Lineární regrese."— Transkript prezentace:

1 Lineární regrese

2 Regrese a možné zdroje informací
Česky: Hebák a kol.(2.díl,1-150), Hendl( , ) , Meloun-Militký, Zvára

3 4 typy lineární závislosti 2 kardinálních proměnných
Silná pozitivní závislost Slabá pozitivní závislost Silná negativní závislost Nulová závislost Prvotní vysvětlení korelačního koeficientu na základě obrázků

4 4 typy lineární závislosti 2 kardinálních proměnných
Silná pozitivní závislost r = 0,97

5 4 typy lineární závislosti 2 kardinálních proměnných
Silná negativní závislost r = - 0,97

6 4 typy lineární závislosti 2 kardinálních proměnných
Slabá pozitivní závislost r = 0,35

7 4 typy lineární závislosti 2 kardinálních proměnných
Nulová závislost r = 0

8 Základní otázky v lineární regresi
Lze nalézt lineární vztah mezi proměnnými? Jak velký vliv má nezávisle proměnná X na proměnnou závislou Y? Jak moc ji vysvětluje? Jakou konkrétní hodnotu bude mít závisle proměnná Y, když budeme vědět, jakou hodnotu má proměnná X – dokáže tedy z hodnot nezávisle proměnné predikovat hodnoty závisle proměnné. U více nezávislých proměnných se nabízí i další otázky

9 Regresní úkol a interpretace parametrů
snaha graficky vystihnout závislost a příslušnou regresní křivku vyjádřit rovnicí význam parametrů u lineární regrese-konstanta - průsečík s osou y (jaká je hodnota závisle proměnné při nulové hodnotě nezávislé proměnné-pozor někdy pro tuto interpretaci není z logického hlediska prostor), regresní koeficient-sklon křivky (o kolik vzroste závisle proměnná, vzroste-li nezávisle proměnná o jednotku)

10 !!!Regrese předpoklady!!! normalita závislé i nezávislých proměnných viz např procedura Explore v Analyze-Descriptives (regrese předpokládá volbu kombinace vysvětlujících proměnných normálně rozdělených), nezávislá proměnná může být i dichotomická Nekorelovanost nezávislých proměnných (opak multikolinearita)

11 Metody odhadu parametrů
metoda nejmenších čtverců MNČ (resp. OLS)-napozorované hodnoty prokládáme námi zvolenou křivkou tak, aby součet čtvercových odchylek regresní křivky od napozorovaných hodnot byl minimální (toto kritérium vede k jednoznačnému řešení, pokud bychom pouze chtěli aby součet všech odchylek byl nulový-což je u MNČ mj. také splněno, bylo by takových křivek nekonečně mnoho a jejich kvalita by byla různá - nakreslit !!!)

12 Regrese jednoduchá a vícenásobná
Jednoduchá - jedna závislá (vysvětlovaná) proměnná a jedna nezávislá (vysvětlující) Vícenásobná - jedna závislá (vysvětlovaná) proměnná a více nezávislých (vysvětlujících) vždy před použitím analýzy by měla předcházet úvaha o souvislostech, tedy budujeme jen model, který má nějaké teoretické opodstatnění!!!

13 Regrese v SPSS výsledkem procedury v SPSS je regresní rovnice, otestování významnosti regresního modelu a jednotlivých parametrů včetně signalizace jednotlivých problémů F-test Ho: Model není dobrý (požadujeme Sig<0.05) T-testy pro jednotlivé proměnné Ho: Proměnná do modelu nepatří ((požadujeme Sig<0.05) R2 (R-Square) po vynásobení stem jde o procento vysvětleného rozptylu závislé proměnné za pomoci nezávislé (nezávislých) proměnné

14 Regrese v SPSS-závislost příjmu na počtu let vzdělání
RSquare- po vynásobení stem jde o procento vysvětleného rozptylu závislé proměnné za pomoci nezávislé (nezávislých) proměnné

15 Regrese v SPSS-závislost příjmu na počtu let vzdělání
F-test Ho: Model není dobrý H1: Lze ho použít (požadujeme tedy Sig<0.05)

16 Regrese v SPSS-závislost příjmu na počtu let vzdělání
T-testy pro jednotlivé proměnné Ho: Proměnná do modelu nepatří (požadujeme Sig<0.05) Z hodnot v tabulce lze napsat rovnici: Příjem= * roky vzdělání Osoba která má o rok vyšší vzdělání má v průměru o 625 Kč více

17 Regrese v SPSS-závislost příjmu na počtu let vzdělání
T-testy pro jednotlivé proměnné Ho: Proměnná do modelu nepatří (požadujeme Sig<0.05) Z hodnot v tabulce lze napsat rovnici: Příjem= * roky vzdělání Osoba která má o rok vyšší vzdělání má v průměru o 625 Kč více

18 Regrese v SPSS-závislost příjmu na počtu let vzdělání a pohlaví
Obě proměnné v modelu správně Z hodnot v tabulce lze napsat rovnici: Příjem= * roky vzdělání *pohlaví(je muž) Osoba která má o rok vyšší vzdělání má v průměru o 625 Kč více Pokud se nic dalšího nezmění (tzv. ceteris paribus) Osoba, která je muž má má v průměru o 3800 Kč více

19 Regrese-umělé proměnné
jako vysvětlující proměnné lze použít i nominální či ordinální proměnné převedením na umělé (dummy) proměnné - umělých proměnných je poté o jednu méně než kategorií původní proměnné "vynechaná proměnná" odpovídá kategorii vůči níž se budou ostatní kategorie porovnávat-ukázka na proměnné vzdělání (vytvoříme 3umělé proměnné-SŠ bez, SŠ s mat. a VŠ), tedy vynechaná je ZŠ oproti ní všechny srovnáváme

20 Regrese a její problémy
multikolinearita - závislost mezi vysvětlujícími proměnnými, je téměř vždy přítomná, problémem je škodlivá multikolinearita zejm. perfektní multikolinearita - pak není možno odhadovat regresní parametry metodou nejmenších čtverců měření škodlivé multikolinearity - orientační kritérium alespoň jeden párový korelační koeficient mezi vysvětlujícími proměnnými ve výši 0,8 (existují i rozličné exaktní testy), pro výpočty při existenci škodlivé multikolinearity se užívá tzv. hřebenové regrese