Awọn anfani:
- Agbara lati ka deede abajade ifasilẹyin (alafisọdipupọ, aṣiṣe boṣewa, p-iye, R-square) ati ṣe iṣiro asọye itumọ oye atọwọda.
- Agbara lati ṣe idanimọ awọn ọfin gẹgẹbi iyatọ-ibaraẹnisọrọ-okunfa, endogeneity, awọn oniyipada ti a fi silẹ ati ipadasẹhin asan, ati dena ede idiju ti o pọju ti oye atọwọda.
- Agbara lati lo oye atọwọda fun iṣeto awoṣe, koodu ati kikọ idanwo ayẹwo, nlọ ojuse fun yiyan awoṣe ati itumọ si eniyan
Econometrics jẹ ibawi ti idanwo imọ-ọrọ eto-ọrọ pẹlu data, ati ipadasẹhin jẹ ohun elo ipilẹ rẹ. "Elo ni agbara n pọ si bi owo-wiwọle ṣe n pọ si?", "Kini ibasepọ laarin iwulo ati idoko-owo?" Awọn ibeere bii iwọnyi jẹ iwọn nipasẹ ipadasẹhin. AI wulo pupọ ati ewu pupọ ni agbegbe yii: o kọ koodu awoṣe ati awọn idanwo iwadii ni iṣẹju-aaya, ṣugbọn nigbagbogbo jẹ idi pupọ ati kongẹ pupọ nigbati o tumọ abajade. Sọ gbolohun naa "X pọ si Y" ni irọrun; lakoko ti ọpọlọpọ awọn regressions wiwọn nikan kan ibasepo. Koko-ọrọ ti ẹyọ yii ni: Lo AI fun iṣeto awoṣe, koodu ati idanwo iwadii; ṣugbọn tọju ojuse fun yiyan awoṣe, idajọ okunfa, ati itumọ lori eniyan.
Kika padasẹyin o wu
Ijade ti ipadasẹhin ti o rọrun n wa awọn nkan mẹrin:
- olùsọdipúpọ. Iṣiro ti iye oniyipada ti o gbẹkẹle yipada nigbati oniyipada alaye ba pọ si nipasẹ ẹyọkan. Ami naa (pẹlu/iyokuro) ati titobi gbọdọ ni itumọ ọrọ-aje.
- Standard aṣiṣe. Aidaniloju ti iṣiro olùsọdipúpọ; Ti o ba kere, iṣiro naa jẹ deede diẹ sii.
- p-iye. Awọn iṣeeṣe ti olùsọdipúpọ han yi tobi labẹ awọn arosinu ti o jẹ "gangan odo". Kekere p (<0.05) ni a sọ pe o jẹ “iṣiro-iṣiro” - ṣugbọn eyi ko tumọ si pataki eto-ọrọ tabi idi.
- R-squared. Elo ni iyipada ninu iyipada ti o gbẹkẹle awoṣe ṣe alaye. R-squared giga ko tumọ si "awoṣe ti o tọ"; O tun le jẹ giga ni awọn ipadasẹhin spurious.
Imọran: Maṣe dapo pataki iṣiro pẹlu pataki eto-ọrọ. Paapaa kekere pupọ, ipa ti ko ṣe pataki le yipada lati jẹ “pataki” (p kekere) ni apẹẹrẹ nla kan. Ni akọkọ, "Ṣe iwọn onisọdipúpọ yii ṣe pataki ni ọrọ-aje?" ', lẹhinna wa fun pataki.
Ibaṣepọ kii ṣe idi: awọn pitfalls Ayebaye
Eyi ni akiyesi ni okan ti awọn ọrọ-aje. Ibasepo ti a rii nipasẹ ifasilẹyin nigbagbogbo kii ṣe idi. Awọn ipalara nla:
- Omitted oniyipada. Okunfa kẹta ti o kan mejeeji X ati Y ṣugbọn ti ko si ninu awoṣe ṣẹda ibatan alarinrin laarin X ati Y. (Apẹẹrẹ: ti “agbara” ba ti yọkuro ninu ibatan laarin ẹkọ ati owo-wiwọle, iye-iye yoo jẹ ṣinilọna.)
- Yiyipada okunfa (endogeneity). Lakoko ti o ti ro wipe X yoo ni ipa lori Y, boya Y ni ipa lori X tabi awọn meji ni o wa pelu owo. (Awọn nọmba ọlọpa ati ilufin: ṣe ọlọpa pọ nitori pe ilufin pọ si?)
- Afarape padasẹyin. Awọn jara meji ti kii ṣe iduro (aṣatunṣe) le ṣe agbejade R-squared giga ati awọn iye-iye pataki botilẹjẹpe ko si ibatan gidi laarin wọn. O kan nitori nwọn mejeji dagba lori akoko.
- Iyatọ yiyan. Ti o ba ti awọn ayẹwo ni ko ID, awọn ibasepo ti wa ni won skewed.
Ibeere ti ifarabalẹ ni a le fi idi mulẹ nikan pẹlu apẹrẹ ti o yẹ (awọn ọna bii idanwo iṣakoso, adanwo adayeba, oniyipada ohun elo, iyatọ-iyatọ) ati awọn arosinu ti o han gbangba. Oye atọwọda nigbagbogbo padanu arekereke yii.
Išọra: Ti AI ba sọ pe “oniyipada yii pọ si / dinku iyẹn”, ṣe idaduro lẹsẹkẹsẹ. Isoro: Ṣe awọn oniyipada eyikeyi wa ti a yọkuro bi? Ṣe idipada yiyipada ṣee ṣe? Ṣe awọn jara duro? Ko si gbolohun idi kan ti o wọ inu ijabọ naa titi awọn ibeere mẹta wọnyi yoo fi beere.
Awọn idanwo ayẹwo
Fun ipadasẹhin lati jẹ igbẹkẹle, awọn ero inu rẹ ni idanwo: apẹẹrẹ ti awọn iṣẹku (awọn ofin aṣiṣe) (autocorrelation), heteroskedasticity (heteroskedasticity), multicollinearity (awọn oniyipada alaye jẹ iru kanna si ara wọn), pinpin deede. Oríkĕ itetisi kọ koodu fun awọn wọnyi igbeyewo; ṣugbọn o jẹ iṣẹ onimọ-ọrọ lati tumọ awọn abajade ati ṣatunṣe awoṣe ni ibamu.
mẹta mini igba
Ọran 1 - Spurious padasẹyin. A oniwadi regressed meji aṣa jara (ọkan ipin inawo, ọkan ipin miran opoiye); R-squared jẹ 0.98, olùsọdipúpọ jẹ pataki pupọ. AI “jẹ ibatan ti o lagbara,” o sọ. Oluwadi ṣe idanwo fun iduro: mejeeji jara jẹ ti kii ṣe iduro. Ni kete ti wọn pinya, ibatan naa parẹ pupọ. Awọn ga R-squared wà nìkan nitori nwọn mejeji dagba lori akoko. Spurious ifaseyin mu.
Case 2 - Omitted oniyipada. Iwadii kan rii pe “awọn inawo ipolowo n pọ si awọn tita.” Onimọ-ọrọ naa beere: Njẹ ipa akoko kan wa ninu awoṣe? Ko si. Mejeeji ipolongo ati tita n pọ si ṣaaju isinmi; Apá ti awọn ibasepo wà seasonality. Nigba ti akoko idinwon oniyipada won fikun, awọn olùsọdipúpọ ti ipolongo di kere. Ibeere idi naa ti rọ.
Ọran 3 - Pataki ṣugbọn ko ṣe pataki. Ninu eto microdata nla kan, olusọdipúpọ kan jẹ p<0.001; AI "ipa ti o lagbara," o sọ. Ṣugbọn titobi olùsọdipúpọ jẹ aibikita (iyipada nla kan ninu owo-wiwọle gbe abajade nipasẹ ẹgbẹrun kan). Onimọ-ọrọ-ọrọ ṣe agbekalẹ rẹ ni deede bi “iṣiro ti o ṣe pataki ṣugbọn ti ọrọ-aje ko ṣe pataki.” Pataki kii ṣe aropo fun pataki.
Ọrọìwòye iwọntunwọnsi tabili
Oríkĕ itetisi wí pé
Onimọ-ọrọ-ọrọ naa beere
"X pọ si Y"
Oniyipada ti a fi silẹ? Yiyipada idi?
"R-squared ga, awoṣe dara"
Ṣe awọn jara duro? Ipadasẹyin iro?
"p<0.05, pataki"
Ṣe iwọn ṣe pataki ni ọrọ-aje?
"Olusọdipúpọ 0.3"
Ṣe ami rẹ ati ẹyọkan ni ibamu pẹlu imọ-ọrọ bi?
"Ibasepo naa lagbara"
Njẹ yiyan ayẹwo jẹ abosi bi?
Mẹrin daakọ awọn awoṣe
1) Apẹrẹ fifi sori awoṣe:
Emi yoo ṣe ayẹwo ibeere ọrọ-aje wọnyi: [ibeere]. Oniyipada ti o gbẹkẹle: [Y].Awọn apejuwe oludije: [X's]. Daba mi eto ifẹhinti ibẹrẹ ti o yẹ (koodu statsmodels). Ṣe alaye iru awọn oniyipada iṣakoso ti nilo ati idi. MAA ṢE beere idi; Lo ede ibasepo.
2) Awọn idanwo ayẹwo:
Kọ sinu koodu awọn idanwo iwadii fun ipadasẹhin ti Mo ṣeto: autocorrelation, heteroscedasticity, multicollinearity, pipinka ti awọn iyokù, ati iduro (ti o ba jẹ jara akoko). Kọ ni ṣoki bi o ṣe le tumọ abajade idanwo kọọkan ati kini lati ṣe ti awọn iṣoro ba wa.
3) Iṣakoso idi:
Ṣe itumọ abajade ipadasẹhin yii, ṣugbọn kọkọ ṣayẹwo awọn ọfin mẹtẹẹta wọnyi: (1) Njẹ iyipada ti a yọkuro le wa ati eyi ti, (2) o ṣee ṣe iyipada idii, (3) jẹ iduro ti onka / ṣe eewu ti ipadasẹhin spurious? Sọ kedere boya abajade yẹ ki o tumọ bi idi tabi ibatan lasan.
4) Iyatọ pataki-pataki:
Tumọ olùsọdipúpọ atẹle yii: iye [x], aṣiṣe boṣewa [y], p-iye [z]. Ṣe iṣiro pataki iṣiro lọtọ, pataki ti ọrọ-aje lọtọ: Njẹ titobi ti olùsọdipúpọ yii jẹ ipa pataki ni iṣe bi? Didi iwọn ipa naa ni oju iṣẹlẹ apẹẹrẹ.
Ailagbara kiakia / Alagbara kiakia
Ibere ailagbara:
Ṣe ipadasẹhin pẹlu awọn oniyipada wọnyi ki o tumọ abajade naa.
Oye itetisi atọwọdọwọ tumọ rẹ ni ede idii, laisi ṣiṣe awọn idanwo iwadii tabi ṣayẹwo iduro; spurious ifaseyin tabi ti own oniyipada ti padanu.
Ibere ti o lagbara:
Oniyipada ti o gbẹkẹle jẹ agbara, owo oya alaye; oṣooṣu, trending jara. Idanwo adaduro akọkọ; gba iyato ti o ba wulo. Ṣeto ipadasẹhin, ṣiṣe awọn idanwo iwadii (afọwọṣe adaṣe, heteroscedasticity). Ṣe ijiroro ni gbangba awọn ewu ti awọn oniyipada ti a fi silẹ ati yiyipada idii nigba itumọ abajade; Lo ibatan dipo ede idi. Ṣe iṣiro pataki ati pataki eto-ọrọ ni lọtọ ati fun koodu fun igbesẹ kọọkan.
Awọn aṣiṣe ti o wọpọ
- Ibaṣepọ aṣiṣe fun idi. Aṣiṣe ti o wọpọ ati gbowolori julọ.
- Asise a ga R-squared fun didara. O jẹ tun ga ni spurious regressions.
- Bypassing stasis ayẹwo. Ti aṣa aṣa gbe awọn spurious ibasepo.
- Idarudapọ itumọ pẹlu pataki. Kekere p ko tumọ si ipa nla.
- Foju awọn idanwo iwadii aisan. Awọn arosinu ṣẹ ṣẹgun gbogbo inference.
- Gbigba ede idi ti AI bi o ṣe jẹ. Idajọ jẹ ti eniyan.
Ni akojọpọ
Ipadasẹhin jẹ ohun elo ti o lagbara ṣugbọn ọfin. Olusọdipúpọ kika, aṣiṣe boṣewa, p-iye ati R-squared ni deede; iyatọ laarin ibamu ati idi; Ṣiṣayẹwo fun awọn oniyipada ti a fi silẹ, yiyipada idi, ati awọn ọfin ipadasẹhin ti o buruju; O jẹ dandan lati ṣe iyatọ laarin pataki ati pataki eto-ọrọ. AI ti wa ni isare ni koodu ati okunfa iran, sugbon o soro ju causally; Yiyan awoṣe ati idajọ ti idinaduro wa pẹlu onimọ-ọrọ-ọrọ.
Ohun elo iṣẹ-ṣiṣe
Ṣeto ipadasẹhin ti o rọrun pẹlu data ti o ni (fun apẹẹrẹ owo-wiwọle agbara). Ṣe iṣeto iṣeto pẹlu awoṣe 1st, ati awọn idanwo iwadii ti a ṣe pẹlu awoṣe 2nd. Lẹhinna ṣayẹwo fun idii pẹlu awoṣe 3, lorukọ o kere ju ọkan ti o ṣeeṣe ti a yọkuro oniyipada ati oju iṣẹlẹ ifasilẹ kan yiyipada. Tumọ gbolohun idi kan lati itumọ akọkọ ti AI sinu ede ibatan ki o ṣe akiyesi iyipada naa.
akojọ ayẹwo
- [] Mo ti ka olùsọdipúpọ, boṣewa aṣiṣe, p-iye ati R-squared ti tọ.
- [] Mo ti ṣayẹwo awọn adaduro ti awọn jara ati ki o imukuro awọn ewu ti spurious ifaseyin.
- [] Mo daruko oniyipada ti a fi silẹ ati yiyipada awọn iṣeeṣe okunfa.
- [] Mo ṣe awọn idanwo iwadii aisan ati iṣiro awọn irufin.
- [] Mo ṣe iṣiro pataki iṣiro ati pataki eto-ọrọ ni lọtọ.
- [] Mo ti fa ede idi ti oye atọwọda sinu ede ibatan.
- [] Mo ti muduro wipe awọn wun ti awoṣe ati idajọ ti causality je ti mi.