Ipotezele regresiei logistice multiple

Modele Liniare Generalizate în R

Richard Erickson

Instructor

Ipoteze

  • Limitările se aplică și modelelor Poisson și altor GLM-uri
  • Ipoteze importante:
    • Paradoxul lui Simpson
    • Liniar, monoton
    • Independența
    • Supradispersia
Modele Liniare Generalizate în R

Exemplu: paradoxul lui Simpson

Exemplu de dreaptă trasată ilustrând ce se întâmplă când grupul corect este ignorat.

Exemplu cu două drepte trasate ilustrând paradoxul lui Simpson.

Modele Liniare Generalizate în R

Paradoxul lui Simpson

Puncte cheie

  • Predictor important lipsă
  • Includerea acestuia modifică rezultatul
  • Ușor de vizualizat cu lm()
Modele Liniare Generalizate în R

Paradoxul lui Simpson și datele privind admiterile

Date privind admiterile

  • Universitatea din California, Berkeley
  • Admitere la studii doctorale
  • Rata de admitere pe departament și gen
  • Există prejudecăți?
Modele Liniare Generalizate în R

Exemplu de date liniare și monotone, date neliniare monotone și date neliniare, nemonotone

Modele Liniare Generalizate în R

Independența

Predictori

  • Dacă sunt independenți, ordinea nu afectează estimările
  • Dacă nu sunt independenți, ordinea poate modifica estimările

Variabila răspuns

  • Care este unitatea de analiză?
  • Individ, grupuri, grupuri de grupuri?
  • Scoruri la teste
    • Elev individual?
    • Profesor? Școală? District?
Modele Liniare Generalizate în R

Supradispersia

  • Prea mulți de zero sau unu (Binomial)
  • Prea mulți de zero, varianță prea mare (Poisson)
  • Varianța se modifică
  • Depășește scopul acestui curs
Modele Liniare Generalizate în R

Să exersăm!

Modele Liniare Generalizate în R

Preparing Video For Download...