Uru:
- Ikike ịchọpụta mmebi dị ka multicollinearity, heteroscedasticity na autocorrelation na nyocha diagnostic na eserese nwere nkwado ọgụgụ isi.
- Ikike ịmata ma mmebi ọ bụla ọ na-agbagọ atụmatụ ọnụọgụgụ ma ọ bụ njehie ọkọlọtọ wee họrọ mgbazi kwesịrị ekwesị (njehie ọkọlọtọ siri ike, mgbanwe, ngbanwe ụdị)
- Ikike iji nyochaa na ndozi ndị AI na-atụ aro na-edozi nsogbu ahụ kama izobe ya nakwa na nchọpụta ahụ dabeere na nghọta nke usoro nke na-emepụta data ahụ.
Ịgụ mmepụta nke nlọghachi azụ dị mfe; O siri ike ịtụkwasị ya obi. N'ihi na ọnụọgụgụ ndị ahụ enweghị mmasị, njehie ọkọlọtọ ziri ezi, yana p-ụkpụrụ bara uru, dabere na echiche anyị webatara na ngalaba gara aga. N'ime nkeji a, anyị ga-ekpuchi mmebi iwu atọ a na-ahụkarị: multicollinearity, heteroscedasticity, na autocorrelation. Anyị ga-aza ajụjụ atọ maka nke ọ bụla: otu esi achọpụta ya, ihe ọ na-agbaji (nha nhata ma ọ bụ njehie ọkọlọtọ), na otu esi edozi ya. Ọgụgụ isi (AI) na-ewepụta koodu maka nyocha nyocha na mgbazi; ma ị na-ekpebi nke mmebi bụ n'ezie nsogbu na ma ndozi na-edozi nsogbu ahụ.
Ka anyị mee ihe dị oke egwu n'ihu: mmebi iwu ọ na-agbagọ atụmatụ ọnụọgụ ma ọ bụ naanị njehie ọkọlọtọ? Nke a dị iche na-ekpebi ngwọta. Nsogbu na-agbagọ ọnụọgụgụ (dịka exogeneity mebiri) chọrọ ịtụgharị uche n'ụdị ahụ; A na-edozi nsogbu nke na-agbagọ naanị njehie ọkọlọtọ (heteroscedasticity, autocorrelation) site na mgbazi njehie ọkọlọtọ. Otu ndudue a na-ahụkarị nke AI bụ itinye usoro na-edozi njehie ọkọlọtọ wee kwupụta nsogbu ahụ "edozi"; ebe ihe owuwu dị n'okpuru nwere ike ịdị ebe ahụ.
Mmebi 1: Multicollinearity
Gịnị kpatara? Ụdị nkọwa abụọ ma ọ bụ karịa nwere njikọ siri ike na ibe ya; ọmụmaatụ, na-etinye ma "ngụkọta afọ nke ahụmahụ" na "afọ" n'ime ihe nlereanya. Ebe ọ bụ na mgbanwe ndị a na-ebu ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ otu ozi, ihe nlereanya ahụ na-esiri ike ikewapụ ha.
Kedu ihe ọ na-agbaji? Atụmatụ ọnụọgụ na-anọgide na-enweghị isi mana ọ bụrụ nke na-adịghị akwụsi ike: njehie ọkọlọtọ na-ebuwanye ibu, oge ntụkwasị obi na-agbasawanye, ọnụọgụ nke onye ọ bụla nwere ike ịghọ ihe na-abaghị uru ebe ihe nlereanya ahụ nwere ike ịdị ịrịba ama n'ozuzu ya (F-ule). Obere mgbanwe data na-akpali ọnụọgụgụ nke ukwuu.
Kedu ka esi achọpụta ya? VIF (Mgbanwe Ọnụ Ahịa Ọnụ Ahịa): maka mgbanwe ọ bụla, ọ na-atụ ole mgbanwe ahụ na-akọwa site na ndị ọzọ. Dị ka ọnụ ụzọ siri ike, VIF> 5 (ụfọdụ 10) nyere ikike ịkpachara anya. Na mgbakwunye, a na-enyocha matriks njikọ dị n'etiti mgbanwe nkọwa.
Kedu ka esi edozi? Idobe otu n'ime mgbanwe ndị ejikọtara, ijikọta ha (ime index), ma ọ bụ (ọ bụrụ na tiori chọrọ) idobe ma na-ezere ịkọwa ọnụọgụgụ onye ọ bụla. Kedu mgbanwe mgbanwe bụ mkpebi echiche, ọ bụghị nke ọnụ ọgụgụ - AI na-atụ aro mkpochapụ, ị na-enye ihe ziri ezi.
Mmebi 2: Heteroscedasticity
Gịnị kpatara? Ọdịiche nke okwu njehie anaghị adịgide adịgide na nleba anya. Ihe atụ a na-ahụkarị: ka ego na-enweta na-abawanye, otú ahụ ka mgbasa na-agbasa gburugburu imefu; A na-emepụta ụkpụrụ "funnel", dị warara na obere ego yana obosara na nnukwu ego.
Kedu ihe ọ na-agbaji? Ntụle ọnụ ọgụgụ na-enweghị isi ọzọ - nke a dị mkpa. Ihe na-agbagọ bụ njehie ọkọlọtọ: a na-agbakọ ha n'ụzọ na-ezighị ezi, ya mere p-uru na oge ntụkwasị obi na-aghọ ihe a na-apụghị ịdabere na ya. Ya mere ọnụọgụgụ gị dị na etiti ziri ezi, mana azịza nke ajụjụ a "olee ka obi siri gị ike" adịghị mma.
Kedu ka esi achọpụta ya? Gbasaa nkata nke ihe fọdụrụ na ụkpụrụ amụma (ụkpụrụ funnel chọrọ) yana ule nkịtị: ule Breusch-Pagan, ule ọcha. Obere p-uru na-ekwu "enweghị mgbanwe mgbe niile".
Kedu ka esi edozi? Ihe ngwọta kachasị mma na nke bara uru bụ iji njehie ọkọlọtọ siri ike ( siri ike / heteroskedasticity-consistent, HC standard errors): ọ dịghị agbanwe ọnụọgụgụ, ọ na-edozi njehie ọkọlọtọ maka imebi. Nhọrọ: na-agbanwe agbanwe dabere (dị ka log) ma ọ bụ LCM arọ. Njehie ọkọlọtọ siri ike abụrụla ihe ndabara n'ọrụ siri ike taa.
Mmebi nke atọ: Mmekọ akpaaka
Gịnị kpatara? Usoro njehie anaghị adabere na ibe ya; Ọ na-adịkarị n'usoro oge: njehie nke otu oge na-emetụta nke ọzọ (dịka ihe fọdụrụnụ na-anọgide na-adị mma n'oge na-esote ujo).
Kedu ihe ọ na-agbaji? Ọzọ, ọ bụ isi na-agbagọ ụkpụrụ njehie (mgbe ọ na-eleda ha anya, na-emepụta uru ụgha); Ọnụọgụ ọnụọgụgụ ahụ na-anọgide na-enweghị mmasị na LCC mana na-efunahụ arụmọrụ ha.
Kedu ka esi achọpụta ya? Nnwale Durbin-Watson (maka nhazi akpaaka nke mbụ), ule Breusch-Godfrey (karịa n'ozuzu), yana atụmatụ nke ihe fọdụrụ na ụkpụrụ akwụrụghị ụgwọ.
Kedu ka esi edozi? Newey-West (HAC - na-eguzogide autocorrelation na heteroskedasticity) njehie ọkọlọtọ, na-agbakwunye okwu ndị na-adịghị mma na ihe nlereanya ahụ, ma ọ bụ na-atụgharị na usoro oge kwesịrị ekwesị (nkeji 8).
Ịkpachara anya: Heteroscedasticity na autocorrelation na-agbagọ ụkpụrụ ọkọlọtọ, ọ bụghị ọnụọgụgụ. Ya mere, tupu ịsị "ọnụọgụ ahụ dị ịrịba ama", jide n'aka na a na-agbakọ njehie ọkọlọtọ nke ọma; Ma ọ bụghị ya, nghọta nwere ike ịbụ ihe efu.
ntụnyere chaatị
imebi
Gịnị na-agbaji
Nchọpụta nchọpụta
Ngwọta nkịtị
multi-njikọ
Na-ebuli njehie ọkọlọtọ, na-eme ka ọnụọgụgụ ghara ịkwụrụ ọtọ
VIF, matrix njikọ
Wepụ/jikọta mgbanwe (site na tiori)
heteroscedasticity
Njehie ọkọlọtọ (ọnụọgụ enweghị mmasị)
Breusch-Pagan, White, ihe fọdụrụnụ
Njehie ọkọlọtọ siri ike (HC), ntụgharị
Mmekọrịta akpaaka
Njehie ọkọlọtọ (ọnụọgụ enweghị mmasị)
Durbin-Watson, Breusch-Godfrey
Newey-West (HAC), egbu oge
Mkpali anọ nwere ike iṅomi
1. Ngwungwu nyocha zuru oke:
Ọrụ gị: regression diagnostic assistant. Achọrọ m koodu R, anaghị m ekekọrịta data. Ụdị: lm (mmefu ~ ego + afọ + mpaghara, data = data). Ọrụ: (1) Gbakọọ VIF, (2) Nwalee heteroskedasticity na Breusch-Pagan na atụmatụ mfọdụ-atụmatụ, (3) Nwale mmekọrịta na Durbin-Watson. Kọwaa n'ahịrị nkọwa ihe mebiri usoro ule ọ bụla yana otu esi akọwa p-uru. APPLICATION mmezi; mepụta nchoputa.
2. Njehie ọkọlọtọ siri ike:
Dee koodu R nke na-emepụtagharị tebụl ọnụọgụgụ yana njehie ọkọlọtọ heteroskedasticity-robust (HC3) maka otu ụdị (ngwugwu sandwich + lmtest). Mepụta tebụl na-egosi njehie ọkọlọtọ oge gboo na nke siri ike n'akụkụ n'akụkụ ka m wee hụ ihe dị iche. Mesie ike n'ahịrị okwu na ọnụọgụgụ anaghị agbanwe, naanị mperi ọkọlọtọ na-eme.
3. Nyochaa ọtụtụ njikọ:
Nye m ndepụta echiche nke mgbanwe na VIF dị elu: nke mgbanwe nwere ike tụọ otu ihe ahụ, nke nwere ikpe siri ike maka idobe ha. Emela akpaaka-tozuo; M ga-eme mkpebi ahụ dabere na tiori. Kọwaakwa ihe kpatara na ọ ga-adị njọ ilele VIF anya wee kenye mgbanwe.
4. Mmezi mmekọ akpaaka:
N'ime usoro oge m regression, Breusch-Godfrey p-uru bụ 0.001. Dee koodu R nke na-emepụta tebụl ọnụọgụ na Newey-West (HAC) njehie ọkọlọtọ wee kọwaa otu esi ahọrọ lag. Rịba ama na mgbazi a anaghị edozi ihe kpatara ngbanwe nke onwe, ọ na-edozi nkwubi okwu ahụ.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike:
Enwere nsogbu na nlọghachị m? Ọ bụrụ otu a, dozie ya.
Ngwa ngwa a na-etinye AI na ọnọdụ "idozi" kpuru ìsì: ọ nwere ike ịgafe ule wee tinye mgbanwe ozugbo ma ọ bụ mkpochapụ agbanwe, na-egosighi gị mmebi iwu dị n'ezie na ihe ọ mebiri.
Mgbasa ozi siri ike:
Ọrụ gị: onye enyemaka nyocha, ọ bụghị onye nrụpụta akpaaka. Nnwale mbụ maka mmebi iwu atọ dị iche iche (multicollinearity, heteroscedasticity, autocorrelation) na nke ọ bụla: nke ule, otu esi agụ nsonaazụ, ọ na-agbaji COEFFICIENT ma ọ bụ STANDARD ERROR. Mgbe ahụ na-atụ aro naanị ndozi maka mmebi ahụ achọpụtara n'ezie ma kọwaa otu m nwere ike isi chọpụta na ndozi ahụ doziri nsogbu ahụ.
Ọdịiche: ike ga-amanye nyocha tupu mgbazi ma na-achọ ka ọdịiche dị n'etiti "ihe ọ na-agbaji".
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Ihe dị mkpa (heteroscedasticity). Otu onye nyocha chọpụtara na ọnụọgụ ego ha nwetara na mmefu ~ ụdị ego a ga-enweta “dị mkpa” na p=0.01. Ma ugbu a, e nwere ụkpụrụ ọwara dị iche na chaatị ya. Mgbe etinyere njehie ọkọlọtọ siri ike, p-uru mụbara ruo 0.09; bara uru efu. Nsonaazụ nke mbụ bụ echiche efu mepụtara site na mperi ọkọlọtọ enweghị atụ. Ihe nkuzi: enweghị ike ịtụkwasị ihe dị mkpa na-enweghị mezie njehie ọkọlọtọ.
Ikpe 2 - Mwepụ mgbanwe mgbanwe kpuru ìsì. Otu nwa akwụkwọ kwụsịrị mgbanwe "ahụmahụ" site na ihe nlereanya n'ihi na VIF ya dị elu; A na-ekpochapụ ọnụọgụgụ ndị ahụ mana nkọwa nkọwa nke ihe nlereanya ahụ gbagọrọ agbagọ n'ihi na ahụmahụ bụ isi mgbanwe nke mmasị. Ụzọ ziri ezi: wepụ afọ wee debe ahụmịhe, ma ọ bụ jikọta ha abụọ. Ihe nkuzi: Naanị ọnụ ụzọ VIF abụghị ihe ndabere maka mkpochapụ; tiori na-ekpebi.
Ikpe 3 - ejighị n'aka na-ezochitere onwe ya. N'ime usoro ọmụmụ oge, Durbin-Watson leghaara anya; ọnụọgụgụ ahụ dị ka "kpọmkwem" (n'oge ntụkwasị obi dị warara). Mgbe etinyere mperi ọkọlọtọ Newey-West, oge ntụkwasị obi mụbara okpukpu abụọ yana ntụnye amụma wee bụrụ ihe nchekwa karịa. Ihe nkuzi: mmekorita akpaaka nwere ike ilele ejighị n'aka.
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-emehie mmebi ahụ nke na-agbagọ njehie ọkọlọtọ dị ka nsogbu ọnụọgụ. Heteroscedasticity na autocorrelation anaghị agbagọ ọnụọgụgụ; Atụla ụjọ ma wughachi ihe nlereanya ahụ na-enweghị isi, buru ụzọ dozie njehie ọkọlọtọ.
- Na-ele anya na VIF ma na-ekenye mgbanwe n'amaghị ama. Iwepu mgbanwe usoro iwu dị mkpa naanị n'ihi na VIF dị elu na-eme ka ihe nlereanya ahụ ghara inwe isi.
- Anaghị enyocha ndozi ahụ. Mgbe itinyere mperi ọkọlọtọ siri ike, lelee na mmebi ahụ na-emezi ntinye n'ezie; Asịla "m tinye ya, emela ya".
- Idozi na-enweghị nchoputa. Itinye mgbanwe / mkpochapụ na-enweghị nnwale nke mmebi dị adị nwere ike "dozie" nsogbu ebe ọ na-adịghị ma zoo nke na-eme ya.
- Na-etinye ndozi n'ọnọdụ kpatara ya. Newey-West anaghị edozi ihe kpatara njide onwe; ọ na-edozi nkwubi okwu. Ọ bụrụ na enwere nsogbu nhazi, a ghaghị ịgbanwe ihe nlereanya ahụ.
Ndụmọdụ: Maka mmebi iwu ọ bụla, jụọ onwe gị "nke a ọ na-emebi ọnụọgụgụ ma ọ bụ ntụkwasị obi m na ya?" Ọ bụrụ na azịza ya bụ "obi ike," ihe ngwọta bụ ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ mgbe niile mmezi njehie ọkọlọtọ, ọ bụghị iwughachi ihe nlereanya ahụ.
Na nchịkọta
Nchọpụta nke nlọghachi azụ bụ ihe dị mkpa maka ịtụkwasị obi na mmepụta. N'ime mmebi iwu atọ a na-emekarị, multicollinearity na-eme ka ọnụọgụgụ ahụ ghara ịdị n'otu ma na-ebuli njehie ọkọlọtọ; Heteroskedasticity na autocorrelation, n'aka nke ọzọ, na-ahapụ ọnụọgụgụ enweghị mmasị ma na-agbagọ naanị njehie ọkọlọtọ. AI na-emepụta diagnostic na idozi koodu, ma ị na-ekpebi nke mmebi bụ ezigbo nsogbu, nke variant na-anọgide na usoro, na ma idozi na-edozi nsogbu ahụ. Ma ụjọ ma ọ bụ mgbazi kpuru isi adịghị mma na-akọwapụtaghị ọdịiche dị n'etiti "ihe na-agbaji".
Ọrụ ngwa
Tọlite regression multivariate ma jụọ AI maka koodu nke na-emepụta nyocha naanị (enweghị mmezi): VIF, Breusch-Pagan / White, na Durbin-Watson / Breusch-Godfrey. Maka ule ọ bụla, kọwaa nsonaazụ ya wee gosi ma mmebi ahụ ọ na-agbagọ ọnụọgụgụ ma ọ bụ njehie ọkọlọtọ. Maka ezigbo mmebi ị chọpụtara (dịka heteroscedasticity), tinye mperi ọkọlọtọ siri ike yana juxtapose nsonaazụ oge gboo na nke siri ike; Gosi na ọnụọgụgụ anaghị agbanwe mana njehie ọkọlọtọ na-agbanwe. N'otu paragraf, kọwapụta ka mgbazi ahụ siri metụta nsonaazụ gị.
ndetu
- [] M nwalere mmebi iwu atọ (multicollinearity, heteroskedasticity, autocorrelation) iche.
- [] Maka mmebi nke ọ bụla, ekewapụrụ m ma ọ na-agbagọ ọnụọgụgụ ma ọ bụ njehie ọkọlọtọ.
- [] M dabere na mkpochapụ mgbanwe na multicollinearity na tiori, ọ bụghị naanị VIF.
- [] Eji m njehie ọkọlọtọ na ike siri ike na heteroscedasticity/autocorrelation (HC/HAC).
- [] Mgbe emezichara, enyochara m wee chọpụta mmetụta mmebi ahụ dị na ntinye m.
- [ ] Ana m akọ ka esi metụta nsonaazụ m pụtara site na mgbazi njehie ọkọlọtọ.