Линейная регрессия в Tableau, часть 1 Временные ряды

В финальной визуализации я вынес все рассчитываемые статистические метрики и функцию тренда отдельными листами с текстом. Первый параметр позволяет выбирать типы отображения графика курса евро и линии тренда, а второй параметр определяет какие значения будем показывать на графике текстом. В обоих случаях в link может указываться связывающая функция (если она не задана, используется NegativeBinomial(θ)).

1. Каноническая связь Link01 для Distributions.Bernoulli и Distributions.Binomial.
2. То есть, если просто сосчитать CORR(X, Rate) для каждой точки на графике, это даст неверные результаты, так как в каждой агрегации будет только одно значение.
3. Кроме этого, мы визуализировали шкалу Чеддока, на которой можно видеть силу корреляционной связи двух переменных.
4. Дисперсия D при μ является произведением параметра дисперсии ϕ, который не зависит от μ, и значения glmvar.
5. Когда вы анализируете по сути непредсказуемые данные, маленькое значение R2 указывает, что независимая переменная не предсказывает зависимой переменной точно.

Выводы и рекомендации

Это отображает коэффициенты в диалоговом окне Basic Fitting, но не строит подгонку в окне рисунка. Этот пример показывает, как использовать Пользовательский интерфейс Basic Fitting, чтобы соответствовать, визуализировать, анализировать, сохранить и сгенерировать код для параболических регрессий. Чтобы использовать Пользовательский интерфейс Basic Fitting, заработок на форексе необходимо сначала отобразить данные на графике в окне рисунка, с помощью любого MATLAB, строящего команду, которая производит (только) данные о X и Y. Коэффициент ковариации отражает степень корреляции переменных, он может быть как положительным (отражает прямую корреляцию), так и отрицательным (для обратной корреляции).

Курс евро к доллару на выбранном интервале неуклонно рос, поэтому имеем сильную прямую корреляцию. Выполняет F-тест для определения того, подгоняется ли одна модель значительно лучше, чем другая. Модели должны быть подогнаны на основе одних и тех же данных и вложены в прямом или обратном направлении.

График регрессионной модели

В бизнесе очень важно следить за тенденциями изменения различного рода метрик во времени. Одним из методов количественной оценки тенденций является регрессионный анализ, то есть, поиск некоторой функции, описывающей поведение метрики во времени. Поскольку функция CORR работает только с агрегациями, она будет агрегировать значения на уровнях гранулярности, выбранных в Tableau. То есть, если просто сосчитать CORR(X, Rate) для каждой точки на графике, это даст неверные результаты, так как в каждой агрегации будет только одно значение. Коэффициент линейной корреляции Пирсона является наверное самой известной мерой оценки величины линейной корреляции.

Сравнение четырех способов вычисления коэффициента Пирсона

В Пользовательском интерфейсе Basic Fitting вы преобразовываете данные о предикторе к z – очки путем установки флажка Center and scale x data. Пользовательский интерфейс Basic Fitting только доступен для 2D графиков. Для более усовершенствованного подбора кривой и регрессионного анализа, см.

Суть проверки адекватности регрессионной модели заключается в сравнении полной дисперсии MST и остаточной дисперсии MSE – проверяется гипотеза о равенстве этих дисперсий по критерию Фишера. Более подробно про проверку адекватности регрессионной – см.1, с.658, 2, с.49, 4, с.154. R2 измеряется, как хорошо ваше полиномиальное уравнение предсказывает зависимую переменную, насколько соответствующий полиномиальная модель для ваших данных. Когда вы анализируете по сути непредсказуемые данные, маленькое значение R2 указывает, что независимая переменная не предсказывает зависимой переменной точно. Однако это не обязательно означает, что существует что-то не так с подгонкой.

Инструмент Basic Fitting вызывает функцию polyfit, чтобы вычислить аппроксимации полиномом. Polyfit анализирует свои входные данные, чтобы определить, хорошо подготовлены ли данные для требуемой степени подгонки. В этом следующем примере используйте Пользовательский интерфейс Basic Fitting, чтобы выполнить линейную подгонку, сохранить результаты в рабочую область и вычислить R2 для линейной подгонки. Можно затем сравнить линейный R2 с кубическим значением R2, которое вы получаете в примере, Вычисляют Остаточные Данные и R2 для Кубического соответствия. Теперь вы готовы подогнать под уравнение данные для моделирования роста населения с течением времени. Пользовательский интерфейс Basic Fitting сортирует ваши данные в total sum of squares порядке возрастания перед подбором кривой.

1. Возвращает производную linkinv (dμ/dη) для связи L при значении линейного предиктора η.
2. Возвращает каноническую связь для распределения D, которое должно относиться к экспоненциальному семейству.
3. Последующие этапы вовсе не обязательно проводить в полном объеме при решении задач, но здесь мы рассмотрим их подробно.
4. Пользовательский интерфейс Basic Fitting сортирует ваши данные в порядке возрастания перед подбором кривой.
5. Для этого значение ковариации нормируют, поделив её на произведение среднеквадратических отклонений.
6. Теперь при изменении диапазона дат будет рассчитываться коэффициент Пирсона и указатель на шкале будет сдвигаться, показывая степень корреляции.

Корреляционный анализ – это разведка перед построением регрессионной модели. Существует универсальный набор графиков – гистограмма, коробчатая диаграмма, вероятностный график – которые позволяют исследователю сделать предварительные выводы о свойствах исходных данных. Были выполнены замеры фактической прочности бетона конструкций для бетонов одного вида с одним типом крупного заполнителя, с единой технологией производства. Для построения были выбраны 14 участков (не менее 12), включая участки, в которых значение косвенного показателя максимальное, минимальное и имеет промежуточные значения.

Конструкторы моделей

Кроме гетероскедастичности и автокорреляции возможно возникновение и других статистических аномалий – мультиколлинеарности, ложной корреляции и т.д. В случае нарушения данного условия мы сталкиваемся с явлением автокорреляции. Статей про регрессионный анализ в DataScience очень много, обращаю внимание на некоторые весьма полезные из них. Далеко не во всех источниках уделяется должное внимание интерпретации промежуточных и финальных результатов. Специалист должен уметь интерпретировать каждую цифру, полученную в ходе работы над моделью.

Подготовка к Basic Fitting

Данные функции загружается из пользовательского модуля my_module__stat.py, который доступен в моем репозитории на GitHub. Лично мне так удобнее работать, хотя каждый исследователь сам формирует себе инструменты по душе – особенно в части визуализации. Работа 5 считается одним из наиболее полных изложений прикладного регрессионного анализа. Поэтому я решил написать ряд обзоров по регрессионному анализу средствами Python, в которых акцент будет сделан на практических примерах, алгоритме действий исследователя, интерпретации всех полученных результатов, конкретных методических рекомендациях. Когда это находит плохо подготовленные данные, polyfit вычисляет регрессию, а также это может, но это также возвращает предупреждение, что подгонка могла быть улучшена. Раздел Predict the Census Data Basic Fitting в качестве примера с Подгонкой Кубического полинома выводит это предупреждение.

Проблема этой величины в том, что по её абсолютному значению невозможно оценить насколько сильно связаны переменные. Для этого значение ковариации нормируют, поделив её на произведение среднеквадратических отклонений. Полученная величина называется коэффициентом линейной корреляции Пирсона. Если между двумя переменными существует линейная связь, то есть, при изменении одной величины линейно изменяется другая, то говорят, что между переменными существует линейная корреляция.

About author admin