※ 引述《scamilla (..)》之铭言： : ※ [本文转录自 Math 看板] : 作者: scamilla (..) 看板: Math : 标题: [统计] 回归分析 : 时间: Mon Mar 6 01:29:24 2006 : 已知一X、Y分布图，欲以线性回归分析其趋势 : 1. 若所选取资料数较少时，各笔资料差异性较小，因此相关系数较大， : 不过也因为所选取资料数占整体资料数的比例较小，因此利用这些所选取出 : 来的资料表现线性回归的趋势似乎较不完整。 我的想法是 n变小 var要变大的啊 var变大 那相关系数应该要变小 所以无法理解n小时差异较小的想法 : 2. 若所选取资料数较多时，各笔资料差异性较大，因此相关系数较小，不过 : 也因为所选取资料数占整体资料数的比例较大，因此利用这些所选取出来 : 的资料表现线性回归的趋势似乎较资料数较少时完整。 : 就资料处理的观念， “相关系数似乎可以当作是线性回归结果正确性与否的指标” 这句话怪怪的 没有看过书上说过有这种事情 事实上 反而应该是要小心不要以为判定系数可以决定回归配适的好坏 : ，若相关系数越高，则代表各笔资料相当符合曲线；而就抽取样本来 上面这句话是在说判定系数越高表示x可以解释y的能力越高吗？ 如果不是的话 相关系数越高代表的应该是数据有高度的相关 与什麽曲线有关吗？ 没学过这种事情 : 说，所抽取样本的比例越高，越能符合事件所代表的意义，也就是说若把 : 大部分的资料都列入观察，那麽所观察到的也近乎最初的X、Y散布。 就判定系数来说 确实放入的“变数”越多 判定系数只会增加不会减少 所以需要调整後的判定系数辅助判断 : 以上两者各有优缺点又互相矛盾，举极端为例，若取两笔资料作线性 : 回归，相关系数当然为1，不过所呈现出来的趋势正确性如何？应该是 : 低到不可信吧！？若取全部的资料作线性回归，所呈现的趋势不论好 : 坏，都是完成的呈现这个事件，不过相关系数却也降低了不少。 : 请问(1)：如何在上述两项资料处理的作法取得一个平衡？正确的说，如何选 : 择资料数的多寡来分析？ : 请问(2)：是否有一指数或是相关的理论来分析相关系数的高低与资料数的多 : 寡间的关系？ : ***不知道我的表达方式好不好或是我所知道的对与否，如果有错请不吝指教 : ，希望各位统计高手能帮我解答，感谢！ 恩 不知道我说的是不是对的 不过你讲的东西真的怪怪的 所以 没法回答到问题 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.120.190.42