ระบบการตั้งชื่อทางซ้ายและทางขวาในโมเดลการถดถอย


10

y=β0+β1x1+ε0

ภาษาที่ใช้อธิบายแบบจำลองการถดถอยเช่นการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายที่ระบุไว้ข้างต้นมักจะแตกต่างกันไปและรูปแบบดังกล่าวมักจะมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความหมาย ตัวอย่างเช่นส่วนหนึ่งของแบบจำลองทางด้านซ้ายมือของสมการอาจถูกเรียก (ในหมู่คนอื่นที่ฉันไม่รู้) ด้วยความหมายและ denotations ในวงเล็บ:

  • ตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับ (คำแนะนำที่การพึ่งพาสาเหตุ)
  • ตัวแปรที่คาดการณ์ (หมายถึงตัวแบบการคาดการณ์ / ทำการคาดการณ์)
  • ตัวแปรตอบสนอง (หมายถึงเวรกรรมหรืออย่างน้อยที่สุดลำดับเวลา)
  • ตัวแปรผลลัพธ์ (บอกถึงสาเหตุ)

การเปลี่ยนแปลงในระบบการตั้งชื่อก็เป็นจริงเช่นกันที่ด้านขวามือของสมการ (ข้อจำกัดความรับผิดชอบเดียวกับที่ฉันเป็นผู้เพิกเฉยเกี่ยวกับเงื่อนไขอื่น ๆ ):

  • ตัวแปรอิสระ (หมายถึงลำดับความสำคัญเชิงสาเหตุคำแนะนำในการออกแบบการทดลอง)
  • ตัวแปร Predictor (บอกเป็นนัยถึงการคาดการณ์หมายถึงว่าตัวแปรนั้นมีการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่เป็นศูนย์ซึ่งเกี่ยวข้องกับมัน)

ในหลักสูตรของการเสนอ vetting หรือการสื่อสารการวิจัยฉันมีโอกาสที่จะไม่เพียง แต่เรียกว่าการใช้หนึ่งคำหรืออื่น แต่ต่อมาจะเรียกในระยะที่ฉันเลือกที่จะแทนที่ด้วย ในขณะที่ผู้คนที่โทรเข้ามานั้นดูเหมือนว่าเป็นคนช่างพูด (NB: ฉันเป็นคนอวดรู้มืออาชีพดังนั้นฉันก็เห็นอกเห็นใจ) เพราะแน่นอนว่าพวกเราทุกคนเข้าใจในสิ่งที่กำลังสื่อสารกันอยู่ฉันก็ยังสงสัยว่า:

มีคำศัพท์ที่ใช้กันทั่วไปสำหรับตัวแปรทางซ้ายและมือขวาในตัวแบบการถดถอยที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าที่เกี่ยวกับ (a) การใช้ภายนอกของแบบจำลอง (b) ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรและ (c) แง่มุมของการศึกษา การออกแบบที่ใช้ในการผลิตตัวแปรตัวเอง?

หมายเหตุ: ฉันไม่ได้ถามเกี่ยวกับประเด็นสำคัญของการสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมและการตีความที่เหมาะสม (เช่นฉันสนใจเกี่ยวกับความเป็นเวรกรรมการออกแบบการศึกษา ฯลฯ ) แต่ฉันสนใจภาษาเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับแบบจำลองดังกล่าวโดยทั่วไป

(ฉันรู้ว่า "ตัวแปรทางซ้าย" และ "ตัวแปรทางขวา" อาจจะแปลว่าเป็นคำตอบที่น่าเชื่อถือ แต่คำศัพท์เหล่านี้ดูเหมือนว่าจะเป็น clunky ... อาจเป็นคำถามที่น่ารำคาญ :)


ไม่ควรมีความสับสนเกี่ยวกับเรื่องนี้
Carl

1
ฉันคิดว่าคำตอบสั้น ๆ คือไม่ นี่คือเหตุผลที่ดีในความคิดของฉัน ในกรณีที่เป็นทางการภาษาที่ใช้ในการระบุตัวแปรควรเหมาะสมพอที่จะแปลความหมายที่แตกต่างภายในแบบจำลองที่ต้องการใช้งาน / โดเมน (เช่นมีความสำคัญมากที่จะต้องรู้ว่าปัจจัยเชิงเหตุเป็นนัยในแบบจำลองการถดถอยหรือไม่ ด้วยสิ่งนี้).
Zachary Blumenfeld

2
@ZacharyBlumenfeld (a) อย่าตอบในความคิดเห็น :) (b) และถึงกระนั้นเราก็พูดถึง "การถดถอย" ในแง่ทั่วไปโดยไม่มีการขอความช่วยเหลือเพื่อศึกษาการออกแบบโดเมนความรู้ทางวินัย ฯลฯ (เช่นคนจำนวนมากพูดและเขียนเกี่ยวกับตัวประมาณกำลังสองน้อยที่สุดโดยไม่ต้องออกแบบการศึกษา ฯลฯ ) หากเรามีภาษาแอพพลิเคชั่นที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าเพื่ออธิบายความพยายามเชิงสถิติในวงกว้างทำไมจึงไม่มีภาษาที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าในทำนองเดียวกันสำหรับองค์ประกอบของความพยายามดังกล่าว
อเล็กซิส

1
ไม่แน่ใจว่านี่เป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การพิจารณาคำตอบหรือไม่ดังนั้นฉันกำลังโพสต์มันเป็นความคิดเห็น: บางทีอาจมีคำศัพท์บางคำที่มาจากการคาดการณ์ (เช่นเป็นโครงร่างของสู่อวกาศ )? เช่นเดียวกับโปรเจ็คเตอร์และprojectand (ฉันทำเหล่านี้ขึ้นในขณะนี้เป็นผมจำไม่ได้ข้อตกลงที่เกี่ยวข้อง) คำศัพท์นั้นควรเป็นอิสระจาก (a), (b) และ (c) ของคุณ X(XX)1XyyX
Richard Hardy

1
@ เคนจิฉันเห็นด้วยอย่างยิ่งกับมุมมองของคุณมากที่สุด อย่างไรก็ตามฉันไม่เห็นด้วยที่เราสามารถ / ควรพูดคุยเกี่ยวกับสมการถดถอยในกรณีที่ใช้: เราควรมีภาษาที่สามารถพูดคุยเกี่ยวกับตัวแปรทางซ้ายและขวาของแบบจำลองการถดถอยทั้งหมดเช่นเมื่อตรวจสอบการประยุกต์ใช้วิธีการดังกล่าว ในระดับเมตาข้ามสาขา
Alexis

คำตอบ:


6

นี่เป็นคำถามที่ยอดเยี่ยม จริงๆแล้วมันดีมากจนไม่มีคำตอบ เพื่อความรู้ที่ดีที่สุดของฉันไม่มีคำว่า "ผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า" ที่แท้จริงสำหรับการอธิบายวาย

จากประสบการณ์และการอ่านของฉันฉันพบว่าความหมายนั้นมีความเฉพาะเจาะจงของโดเมนและยังมีรูปแบบเฉพาะตามวัตถุประสงค์ด้วย

นักเศรษฐมิติจะใช้คำที่แปรปรวนขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลองที่อธิบาย พวกเขาอาจใช้คำที่คาดการณ์หรือติดตั้งหรือตัวแปรโดยประมาณเมื่อพวกเขากำลังสร้างแบบจำลองการพยากรณ์ที่มุ่งเน้นไปที่การประมาณค่าที่ถูกต้อง / การทำนายที่แม่นยำกว่าพลังการอธิบายเชิงทฤษฎี

ฝูงชน Big Data / Deep Learning ใช้ภาษาที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง และพวกเขามักจะใช้เงื่อนไขการตอบสนองตัวแปรหรือตัวแปรเป้าหมาย แบบจำลองของพวกเขาคือกล่องดำที่พวกเขามักไม่พยายามอธิบายปรากฏการณ์แทนที่จะทำนายและคาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง แต่อย่างใดพวกเขาจะไม่ถูกจับโดยใช้คำทำนาย พวกเขาชอบเงื่อนไขการตอบสนองหรือเป้าหมาย

ฉันไม่ค่อยคุ้นเคยกับคำว่า Outcome variable มันอาจเป็นที่แพร่หลายในพื้นที่อื่น ๆ ที่ฉันสัมผัสน้อยเช่นสังคมศาสตร์รวมทั้งจิตวิทยา, ยา, การทดลองทางคลินิก, ระบาดวิทยา

จากมุมมองด้านบนฉันไม่สามารถให้ความหมาย "ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า" ใด ๆ กับคุณในการอธิบาย Y ได้ แต่ฉันได้ให้ข้อมูลเล็กน้อยเกี่ยวกับความหมายที่จะใช้เมื่อตอบสนองผู้ชมที่แตกต่างกันและสะท้อนวัตถุประสงค์ของแบบจำลองของคุณ โดยสรุปฉันไม่คิดว่าจะมีใครได้รับบาดเจ็บถ้าคุณพูดถึงตัวแปรตามกับนักเศรษฐศาสตร์และการตอบสนองหรือตัวแปรเป้าหมายด้วยประเภทการเรียนรู้ลึก หวังว่าคุณจะสามารถแยกฝูงชนเหล่านั้นออกจากกันไม่งั้นคุณอาจต่อสู้กับอาหารด้วยวาจา


ฉันหวังว่าฉันจะให้คะแนนพิเศษสำหรับ "การต่อสู้ด้วยวาจาอาหาร": D
Alexis
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.