作者piggood (成為有品味的男人)
看板Statistics
標題Re: [統計] 回歸分析
時間Mon Mar 6 18:18:42 2006
※ 引述《cug ( 比目魚  )》之銘言:
: ※ 引述《scamilla (..)》之銘言:
: : 作者: scamilla (..) 看板: Math
: : 標題: [統計] 回歸分析
: : 時間: Mon Mar 6 01:29:24 2006
: : 已知一X、Y分布圖,欲以線性迴歸分析其趨勢
: : 1. 若所選取資料數較少時,各筆資料差異性較小,因此相關係數較大,
: : 不過也因為所選取資料數佔整體資料數的比例較小,因此利用這些所選取出
: : 來的資料表現線性迴歸的趨勢似乎較不完整。
: 我的想法是 n變小 var要變大的啊
: var變大 那相關係數應該要變小
: 所以無法理解n小時差異較小的想法
想像一下,假設是全校的外貌當母群體
一個學校內一定有超美的校花,也會有相當不太起眼的人
不過大部份還是中間的人,就是長的還不太美,可是也不太醜的人
(假設符合常態的話,別跟我爭說你的學校是右偏)
現在隨機抽出50人成為一個班
班上大部份的人還是普通普通,也有美的,也有不起眼的
但美的一定很難美過校花,醜也很難醜過全校中最不起眼的人
所以變異情形很難大於全校
也有可能校花在那一班裡,不過機率還是低,畢竟中間的人這麼多
n再小一點好了,就兩個人
再抽也很難抽到常態分配的兩端
兩個都是會中間的人,所以變異情形也不會太大
沒什麼理論,只是用一般的言語表達,不知道對不對
例子只是好玩,看不慣的話,可以改成「善良的程度」,結果一樣^^
: : 2. 若所選取資料數較多時,各筆資料差異性較大,因此相關係數較小,不過
: : 也因為所選取資料數佔整體資料數的比例較大,因此利用這些所選取出來
: : 的資料表現線性迴歸的趨勢似乎較資料數較少時完整。
: : 就資料處理的觀念,
: “相關係數似乎可以當作是線性迴歸結果正確性與否的指標”
: 這句話怪怪的 沒有看過書上說過有這種事情
: 事實上 反而應該是要小心不要以為判定係數可以決定回歸配適的好壞
: : ,若相關係數越高,則代表各筆資料相當符合曲線;而就抽取樣本來
: 上面這句話是在說判定係數越高表示x可以解釋y的能力越高嗎?
: 如果不是的話 相關係數越高代表的應該是數據有高度的相關
: 與什麼曲線有關嗎? 沒學過這種事情
: : 說,所抽取樣本的比例越高,越能符合事件所代表的意義,也就是說若把
: : 大部分的資料都列入觀察,那麼所觀察到的也近乎最初的X、Y散佈。
: 就判定係數來說 確實放入的“變數”越多 判定係數只會增加不會減少
: 所以需要調整後的判定係數輔助判斷
: : 以上兩者各有優缺點又互相矛盾,舉極端為例,若取兩筆資料作線性
: : 迴歸,相關係數當然為1,不過所呈現出來的趨勢正確性如何?應該是
: : 低到不可信吧!?若取全部的資料作線性迴歸,所呈現的趨勢不論好
: : 壞,都是完成的呈現這個事件,不過相關係數卻也降低了不少。
: : 請問(1):如何在上述兩項資料處理的作法取得一個平衡?正確的說,如何選
: : 擇資料數的多寡來分析?
: : 請問(2):是否有一指數或是相關的理論來分析相關係數的高低與資料數的多
: : 寡間的關係?
: : ***不知道我的表達方式好不好或是我所知道的對與否,如果有錯請不吝指教
: : ,希望各位統計高手能幫我解答,感謝!
: 恩 不知道我說的是不是對的 不過你講的東西真的怪怪的
: 所以 沒法回答到問題
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