Я рисую некоторые эффекты взаимодействия, которые возникают из-за регрессии в статах. Я использую excel для удобства. Данные криволинейны, и я добавляю полиномиальную линию тренда, чтобы максимизировать соответствие. Проблема заключается в том, что функция тренда, по-видимому, предполагает, что значения x равны 1, 2, 3 и так далее. Хотя на моем графике они фактически равны 0, 0.1, 0.2 и т. Д. Таким образом, полученное уравнение линии тренда не имеет большого смысла.Измените основные допущения «добавить трендлайн» в excel
Пример данных: оси Х:
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
оси Y.:
0.365794061
0.391834869
0.411805232
0.424622483
0.429572487
0.426375536
0.415212526
0.396708002
0.371872294
0.342010179
0.308607579
Это дает линию тренда (полином, 2) -0.0036x^2 + 0.367x + 0.3336, который аккуратно соответствует данным (R^2 над 99%). Однако это уравнение не позволяет правильно вычислить максимум.
Данные сами проистекают из отрицательной биномиальной регрессии, где ключевая поясняющая переменная x присутствует как линейный и квадратичный эффект (создающий криволинейную форму) с b1 = 0.783 and b2 = -0.953.
Так две альтернативные вопросы:
1) Есть ли способ исправить, переопределение, или обойти предположение в первенствует на которых трендовые основаны?
2) Есть ли лучший способ получить фактическую форму кривой прямо из коэффициентов отрицательной биномиальной регрессии?
Спасибо,
Simon
Как вы получили это уравнение. Я получаю другой график, используя ваши опубликованные данные и добавляя начальное значение оси x, равное нулю. 'y = -0.3566x^2 + 0.2952x + 0.3667' –
Я также получаю разные значения для уравнения с использованием 1, 2, 3 для значений x по сравнению со значениями, которые вы опубликовали, поэтому я не понимаю, почему вы заключаете что Excel использует целые числа вместо фактических значений. Учитывая ваши данные, я вычисляю максимум Y из '0.427791256'. Это имеет смысл для вас? –
Привет Рон, спасибо за ваш комментарий. Ваши результаты имеют смысл для меня, поэтому я не понимаю, что получаю совершенно разные. Я делаю точно то же самое (включая начальное значение оси x нуля), и я получаю уравнение, которое я опубликовал в качестве результата. Все, что я делаю, это выбрать столбец y - insert, line, first type - и затем добавить ось x через выбранные данные. Затем я выбираю добавление линии тренда, полинома, и я получаю то, что получаю. 0.427 действительно то, что я ожидаю увидеть, не знаю, почему мои результаты настолько разные. – SJDS