การถดถอยจะขึ้นอยู่กับวันของสัปดาห์

ฉันต้องการความช่วยเหลือเล็กน้อยเพื่อไปในทิศทางที่ถูกต้อง เป็นเวลานานแล้วที่ฉันได้ศึกษาสถิติและดูเหมือนว่าศัพท์แสงจะเปลี่ยนไป

ลองนึกภาพว่าฉันมีชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์เช่น

• เวลาเดินทางจากเมือง A ถึงเมือง B
• ระยะทางจากเมือง A ถึงเมือง B
• ขนาดเครื่องยนต์
• ขนาดรองเท้าของคนขับ
• ยี่ห้อและรุ่นของรถ
• วันของสัปดาห์

ฉันต้องการที่จะทำนายเวลาการเดินทาง

ฉันคิดว่ามันมีความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นระหว่างเวลาและระยะทางและอาจเป็นเรื่องที่อ่อนแอกว่าสำหรับขนาดเครื่องยนต์ (และไม่มีขนาดรองเท้า) การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ / ANOVA น่าจะเป็นเครื่องมือที่ใช้ แต่ฉันจะรวมวันในสัปดาห์ได้อย่างไรเนื่องจากเพิ่งเขียนโค้ดเป็นวันอาทิตย์ = 1 วันจันทร์ = 2 ฯลฯ รู้สึกผิดอย่างมาก

การใช้เครื่องมือการถดถอยของ Excel เช่นฉันจะตีความผลลัพธ์ได้อย่างไร สันนิษฐานว่าถ้า R ใกล้เคียงกับ 1 ถือว่าดี แต่บางแหล่งข้อมูลอ้างถึง r-squared ซึ่งน่าจะเป็น SD ดังนั้นค่าใกล้เคียงกับศูนย์จึงเป็นสิ่งที่ดี นอกจากนี้ยังแสดง t Stat, P-value, F และ Significance F ไม่ว่าจะเป็นอะไรก็ตาม ใครสามารถแนะนำแหล่งข้อมูลอ้างอิงที่ดีได้บ้าง

สิ่งที่คุณต้องการคือการทบทวนวิธีการถดถอย อย่างไรก็ตามคำถามเหล่านี้มีพื้นฐานเพียงพอ (อย่าเข้าใจผิด) ว่าแม้ภาพรวมที่ดีของสถิติพื้นฐานอาจเป็นประโยชน์กับคุณ โฮเวลได้เขียนที่นิยมมากในตำราที่มีรากฐานความคิดในวงกว้างโดยไม่ต้องคณิตศาสตร์หนาแน่น มันอาจจะคุ้มค่ากับเวลาที่คุณได้อ่าน ไม่สามารถครอบคลุมเนื้อหาทั้งหมดได้ที่นี่ อย่างไรก็ตามฉันสามารถลองให้คุณเริ่มต้นกับคำถามเฉพาะของคุณ

วันแรกของสัปดาห์จะรวมอยู่ในรูปแบบการเข้ารหัส. ที่นิยมมากที่สุดคือการเข้ารหัส 'หมวดหมู่อ้างอิง' (โดยทั่วไปเรียกว่าการเข้ารหัสแบบจำลอง) ให้จินตนาการว่าข้อมูลของคุณแสดงเป็นเมทริกซ์โดยมีตัวพิมพ์ในแถวและตัวแปรในคอลัมน์ ในรูปแบบนี้หากคุณมีตัวแปรเด็ดขาด 7 ประการ (เช่นสำหรับวันของสัปดาห์) คุณจะเพิ่มคอลัมน์ใหม่ 6 คอลัมน์ คุณจะเลือกหนึ่งวันเป็นหมวดหมู่อ้างอิงโดยทั่วไปเป็นหมวดหมู่ที่คิดว่าเป็นค่าเริ่มต้น บ่อยครั้งที่สิ่งนี้ได้รับแจ้งจากทฤษฎีบริบทหรือคำถามการวิจัย ฉันไม่มีความคิดที่จะดีที่สุดสำหรับวันในสัปดาห์ แต่มันก็ไม่สำคัญมากนักคุณสามารถเลือกคนเก่าได้ เมื่อคุณมีหมวดหมู่อ้างอิงคุณสามารถกำหนดตัวแปรอื่นให้กับตัวแปรใหม่ 6 ตัวของคุณจากนั้นคุณเพียงแค่ระบุว่าตัวแปรนั้นได้รับมาสำหรับแต่ละกรณีหรือไม่ ตัวอย่างเช่นสมมติว่าคุณเลือกวันอาทิตย์เป็นหมวดหมู่อ้างอิง คอลัมน์ / ตัวแปรใหม่ของคุณคือวันจันทร์ถึงวันเสาร์ ทุกการสังเกตที่เกิดขึ้นในวันจันทร์จะถูกระบุด้วยในคอลัมน์วันจันทร์และ 0ที่อื่น สิ่งเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นกับการสังเกตการณ์ในวันอังคารเป็นต้น โปรดทราบว่าไม่มีกรณีใดสามารถรับคอลัมน์ 1ใน 2 หรือมากกว่าและการสังเกตที่เกิดขึ้นในวันอาทิตย์ (หมวดหมู่อ้างอิง) จะมี 0ในตัวแปรใหม่ทั้งหมดของคุณ มีรูปแบบการเข้ารหัสอื่น ๆ อีกมากมายที่เป็นไปได้และลิงก์ทำงานได้ดีในการแนะนำพวกเขา คุณสามารถทดสอบเพื่อดูว่าวันของสัปดาห์สำคัญหรือไม่โดยการทดสอบแบบจำลองซ้อนกับตัวแปร 6 ตัวใหม่ที่ลดลงเทียบกับแบบจำลองเต็มรูปแบบที่มีทั้ง 6 แบบรวมอยู่ด้วย โปรดทราบว่าคุณไม่ควรใช้การทดสอบที่มีการรายงานด้วยเอาต์พุตมาตรฐานเนื่องจากสิ่งเหล่านี้ไม่ได้เป็นอิสระและมีปัญหาการเปรียบเทียบหลายอย่างที่แท้จริง $1$$0$$1$$0$

เป็นเวลานานแล้วที่ฉันได้ดูว่า Excel ทำสถิติได้อย่างไรและฉันจำไม่ได้อย่างชัดเจนดังนั้นคนอื่นอาจช่วยคุณได้มากขึ้น หน้านี้ดูเหมือนจะมีข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะของการถดถอยใน Excel ฉันสามารถบอกคุณเพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับสถิติที่รายงานโดยทั่วไปในผลลัพธ์การถดถอย:

• $r$$1$
• $r$$r$$r$$r$$r$
• $r$$r\times r$$1$$0$$r$$1$$R^2$$1$$r$$R^2$) มีอคติสูงในการถดถอยหลายครั้ง นั่นคือยิ่งคุณคาดเดาสิ่งที่คุณเพิ่มลงในแบบจำลองของคุณมากเท่าไหร่สถิติเหล่านี้ก็จะยิ่งสูงขึ้นไม่ว่าจะมีความสัมพันธ์ใด ๆ หรือไม่ก็ตาม ดังนั้นคุณควรระมัดระวังเกี่ยวกับการตีความ
• $t$$F$
• $p$
• $t$$F$$p$$F$$1$$F$
• $F$$F$

จุดสุดท้ายที่ควรค่าแก่การเน้นคือกระบวนการนี้ไม่สามารถแยกออกจากบริบทของมัน เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีคุณต้องเก็บความรู้พื้นฐานและคำถามการวิจัยไว้ในใจ ฉันพาดพิงถึงเรื่องนี้ด้านบนเกี่ยวกับการเลือกหมวดหมู่อ้างอิง ตัวอย่างเช่นคุณทราบว่าขนาดของรองเท้าไม่ควรเกี่ยวข้อง แต่สำหรับFlintstonesอาจเป็นไปได้! ฉันแค่ต้องการรวมความจริงนี้เพราะมันมักจะถูกลืม

คุณจบด้วยคำถามมากมายที่ต้องใช้การถดถอย "การสอน" ให้ฉันบอกว่า R ^ 2 ที่สูงขึ้นนั้นดีกว่า แต่ก็มีข้อแม้ R ^ 2 ขึ้นไปเสมอเมื่อคุณเพิ่มตัวแปรเพื่อให้คุณสามารถพองมัน ดูการทดสอบที่สำคัญดูการวินิจฉัยที่เหลือ ฯลฯ เกี่ยวกับวันในสัปดาห์วันจันทร์ = 1 วันอังคาร = 2 ฯลฯ จะไม่ใช่วิธีที่จะไป สิ่งที่คุณต้องการคือตัวแปรตัวบ่งชี้ฤดูกาล: 0/1 ถ้าวันจันทร์, 0/1 ถ้าวันอังคาร ฯลฯ