Выявление независимых предикторов, возможные статистические методы Опции

[mix3d]

Уважаемые коллеги!

При анализе литературных источников неоднократно сталкиваешься с фразой типа "фактор является независимым предиктором...", при этом автооры используют разные статистические методы.

Если у кого-то есть опыт в этой сфере, поделитесь, пожалуйста, какие методы предпочтительнее использовать для выявления зависимости качественного от качественного, количественного от количественного, количественного от качественного и качественного от количественного?

Какие имеются ограничения для их использования, как их обойти?

Всем участникам заранее спасибо!

[mix3d]

Если можно, укажите, пожалуйста, принципиальные моменты анализа остатков в нелинейных моделях (в частности, логистической).

[плав]

Если можно, укажите, пожалуйста, принципиальные моменты анализа остатков в нелинейных моделях (в частности, логистической).

Необходимо построить графики зависимости пирсоновских остатков, изменений отклонения (deviance) и изменений регрессионного коэффициента от оценки логистической вероятности и затем проанализировать, какие значения являются слишком большими или малыми; В случае большого количества наблюдений пирсоновские остатки анализируются с допущением нормальности их распределения (как стьюдентизированные остатки в линейной регрессии), полезными являются графики плеча наблюдений (leverage), подробнее см. главу 5 у Хосмера и Лемешева.