![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 244 Регистрация: 28.08.2009 Пользователь №: 6286 ![]() |
Предлагаю обсудить эффект взаимодействия переменных в регрессии. Думается, что не так здесь все просто, прежде всего в задании функции этого эффекта. Возьмем такой пример: предполагается, что на переменную Y влияют два фактора X и Z. Предполагается квадратичная зависимость Y от X и линейная от Z. Все переменные количественные и непрерывные.
Общее уравнение запишем: Y = b0 + b1*X + b2*X^2 + b3*Z + b4*Z*X. Возникает вопрос, почему мультипликативный эффект обязательно b4*Z*X? Почему он не может быть, например: b4*Z*X^2 или b4*Z*(X + X^2). Да и вообще, в принципе взаимное действие X и Z на Y здесь наверно может быть каким угодно, хоть b4*Z^3*[1-EXP(X^2)]. Если это так, то возникает вопрос: а как узнать какая функция у эффекта взаимодействия? Если, например для X и Z мы можем предполагать вид функции из теоретических соображений, предыдущих исследований или скажем по категоризованным графикам, то как быть с X*Z? Сообщение отредактировал Pinus - 26.07.2010 - 16:02 |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
![]() Группа: Пользователи Сообщений: 1141 Регистрация: 10.04.2007 Пользователь №: 4040 ![]() |
... может быть каким угодно ... Не может. Вид функции должен быть установлен из математической (не статистической!) модели. Например, как решение обыкновенного дифференциального уравнения. К примеру, уравнение роста берется таким не потому, что автору хотелось бы , чтобы функция напоминала некоторый набор опытных данных, а потому, что было составлено дифференциальное уравнение роста, затем уравнение аналитически решено (с точностью до параметров). После чего на основе опытных данных вычисляются неизвестные коэффициенты модели (модель была построена с точностью до коэффициентов) - данный процесс называется идентификацией модели. Все остальные предлагаемые пути (в этой и смежной темах) к науке не имеют отношения, а напоминают шаманские танцы с бубном. Предлагаю посмотреть источники по математическому моделированию в биологии. Есть немало хороших книг. Дополнительный плюс - вам не нужно будет гадать, как интерпретировать параметры модели. Все параметры математической модели имеют вполне четкую физическую интерпретацию. Сообщение отредактировал Игорь - 26.07.2010 - 16:52 ![]() Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
|
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |