modele parametryczne

 0    41 fiche    guest2719574
laste ned mp3 Skriv ut spille sjekk deg selv
 
spørsmålet svaret
model parametryczny
begynn å lære
zakłada się a priori matematyczną postać funckji f określającej związek między zmienną y oraz zmiennymi xn
analiza regresji
begynn å lære
opis i ocena zależności między zmienną objaśnianą a zmienną objaśniającą do przewidywania nieznanej wartości zmiennej objaśnianej
budowanie modelu parametrycznego
begynn å lære
zebranie i przygotowanie danych -> ustalenie założeń i postaci modelu -> oszacowanie parametrów modelu -> ocena modelu -> zastosowanie modelu
model regresji
begynn å lære
dzieli się na składnik systematyczny i losowy
model regresji prostej
begynn å lære
jedna zmienna objaśniająca
model regresji wielorakiej
begynn å lære
więcej niż jedna zmienna objaśniająca
cel modelu regresji
begynn å lære
wykrycie prawidłowości dopuszczając przy tym występowanie błędów losowych
założenia modelu regresji prostej
begynn å lære
między X i Y jest związek liniowy, wartości zmiennej niezależnej X nie są losowe, zmienna zależna Y jest zmienną losową tylko przez składnik losowy
metoda najmniejszych kwadratów
begynn å lære
polega na wyznaczeniu takich parametrów funkcji regresji, aby minimalizowały sumę kwadratów odchyleń wartości empirycznych od teoretycznych
założenia modelu regresji liniowej wielorakiej
begynn å lære
takie jak w prostej+ zmienne objaśniające nie są ze sobą powiązane i nie są współliniowe
uogólnione modele liniowe
begynn å lære
rozszerzenie klasycznych, zmienna zależna Y jest zmienną losową o rozkładzie normalnym
uogólnione modele liniowe
begynn å lære
zmienna zależna moze miec inny rozklad niz normalny; zmienna zalezna moze byc dychotomiczna; zmienna zalezna moze byc zmienna licznikoea; zmienna zalezna moze byc zmienna jakosciowa w skali nominalnej i porzadkowej
zalozenia uogolnionego modelu liniowego
begynn å lære
miedzy Y a Xn wystepuje zwiazek; wartosci zmiennej niezaleznej X sa ustalone, a zmienna zalezna T jest zmienna losowa przez skladnik losowy; zmienna zalezna y ma rozklad nalezacy do rozkladow wykladniczych; obserwacje sa niezalezne
skale pomiaru cech
begynn å lære
nominalna; porzadkowa; przedzialowa; ilorazowa
Metoda najwiekszej wiarygodnosci
begynn å lære
polega na takim oszacowaniu parametrow beta, ze prawdopodobienstwo otrzymania zaobserwowanej proby przy danym modelu regresji bylo najwieksze
estymatory najwiekszej wiarygodnosci
begynn å lære
sa co najmniej asymptotycznie nieobciazone, sa zgodne, sa co najmniej asymptotycznie najefektywniejsze, maja asymptotyczny rozklad normalny
ocena statystyczna modelu polega na
begynn å lære
sprawdzeniu istotnosci parametrow strukturalnych modelu; dopasowania go do damych empirycznych; spelnienia zalozrn modelu; czy wystepuja wartosci odstajace
ocena dopasowania uogolnionego modelu liniowego
begynn å lære
Lk im mniejsza wartosc tym model lepszy; lnLk im wieksza wartosc tym model lepszy; -2lnLk im mniejsza wartość tym model lepszy
ocena dopasowania uogolnionego modelu liniowego
begynn å lære
im nizsza wartosc kryterium informacyjnego tym lepszy model
w przypadku uogolnionych modeli liniowych
begynn å lære
reszty nie musza miec rozkladu normalnego ani jednakowej wariancji;
analize reszt przeprowadza sie na podstawie
begynn å lære
wykresow reszt; miar obliczonych na podstawie reszt
analiza reszt sluzy
begynn å lære
ocenie dobroci dopasowania; wykryciu wartosci nietypowych
wartosci nietypowe w modelach parametrycznych
begynn å lære
obserwacje nietypowe (duze reszty, ze wzgledu na zmienna zalezna Y) oraz obserwacje wplywowe (duzy wplyw na oszacowanie parametrow strukturalnych beta modelu)
wskaznik wplywu
begynn å lære
wyznaczany dla kazdej zmiennej objasniajacej X z osobna, mierzy wplyw poszczegolnych obserwacji y na ocene parametrow beta modelu
odleglosc cooka
begynn å lære
mierzy wplyw danej obserwacji na ocene parametrow beta poprzez porownywanie ocen y^
roznice miedzy obserwacjami nietypowymi i wplywowymi
begynn å lære
nietypowe maja nietypowe wartosci zmiennej zaleznej Y i duze reszty; wplywowe nie zawsze maja duza reszte i nie kazda obserwacja z duza reszta jest wplywowa
model logitowy
begynn å lære
wykorzystywany jest do objaśniania dychotomicznej zmiennej jakosciowej Y w zaleznosci od poziomu zmiennych egzogenicznych
parametry modelu logitowegi
begynn å lære
estymuje sie je metoda najwiekszej wiarygodnosci maksymalizujac logarytm funkcji wiarygodnosci wzgledem parametrow modelu
szansa w modelu logitowym
begynn å lære
szanse okresla sie jako stosunek prawdopodobienstwa wystapienia zdarzenia do prawdopodobienstwa nie wystapienia zdarzenia
wartosc e^beta0
begynn å lære
interpretowana jest jako szansa wystapienia zdarzenia w grupie referencyjnej
jezeli xi jest zmienna 0-1
begynn å lære
to e^betai jest rowne ilorazowi szans dla grupy, w ktorej xi = 1 oraz grupy w ktorej xi=0
jezeli zmienna Xi jest zmienna ilosciowa
begynn å lære
to iloraz e^betai mowi jak zmieni sie szansa jezeli zmienna Xi wzrosnie o 1 jednostke
ocena dopasowania modelu logitowego
begynn å lære
miary pseudo R^2; kryteria informacyjne
oceny jakosci predykcji modelu logitowego
begynn å lære
miary oparte na tablicy trafnosci; miary oparte na krzywej ROC
wybor najnizszej wartosci AIC/BIC
begynn å lære
dpozwala na pogodzenie przeciwstawnych celow - dazenie do jak najlepszego dopasowania modelu oraz dazenia do najprostszej postaci modelu
zliczeniowy R^2
begynn å lære
udzial liczby trafnie sklasyfikowanych jednostek w ogolnej liczbie jednostek
wskaznik bledu
begynn å lære
udzial liczby zle sklasyfikowanych jednostek w ogolnej liczbie jednostek
czulosc
begynn å lære
udzial liczbie trafnie oszacowanych 1 w liczbie wszystkich 1
swoistosc
begynn å lære
udzial liczby trafnie oszacowanych 0 w liczbie wszystkich 0
efekt interakcji
begynn å lære
wystepyje jezeli wplyw zmiennej niezaleznej X na zmienna zalezna Y zmienia sie w zaleznosci od wartosci innej zmiennej niezaleznej Z nazywanej moderatorem
interpretacja parametrow e^betai zalezy od
begynn å lære
od sposobu kodowania zmiennych; od tego czy wspolczynnik regresji beta wystepuje przy zmiennej nie bedacej iloczynem lub przy zmiennej bedacej iloczynem i ile zmiennych eystepuje w iloczynie

Du må logge inn for å legge inn en kommentar.