Laste ned presentasjonen
Presentasjon lastes. Vennligst vent
1
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Forelesning Kapittel 13: Multippel regresjon Modelldiagnostikk
2
Forutsetninger for den generelle lineære regresjonsmodell
Linearitet: y er en lineær funksjon av hver av forklaringsvariablene. Partial plots. Normalfordelte residualer e. Normal Probability Plots. Kolmogorov-Smirnov. Uavhengige residualer. Durbin Watson Homoskedastisitet. Plott ZRESID-verdiene. Ikke perfekt multikolinearitet: Variance Inflation factor Ikke eksterne variabler: Forklaringsvariablene må være ukorrelert med eksterne variabler MET Fred Wenstøp
3
Diagnostikk Analyze > Regression > Linear
Plots… □ Produce all partial plots ← Linearitetssjekk □ Histogram □ Normal probability ←Normalitetssjekk x = ZPRED, y = ZRESID ←Homoskedastisitetssjekk Statistics… □ Durbin Watson ← Test på uavhengige residualer, bør være mellom 1 og 3 □ Collinearity diagnostics ← Multikollinearitetssjekk, VIF bør være < 10 Save… □ Unstandardized residuals for å kunne teste på normalitet Analyze > 1-sample K-S Kolmogorov-Smirnov-testen for normalitet MET Fred Wenstøp
Liknende presentasjoner
