Да тежат ли повече точните стойности? (претеглена регресия, тегла за точност)

Накратко

Да тежат ли повече по-точните стойности? Претеглената регресия (тегла за точност) дава на точните стойности по-голямо тегло. Подхожда, когато целта е число, а стойностите се различават по точност, например средни от групи с различна големина.

Как работи в Statable

„Нов анализ“, после изберете картата „Може ли нещо да се предскаже?“.
Изберете колоната на целта и колоните на предикторите.
„Още опции“ → „Модел“ → „Линейна с тегла на прецизността“, после изберете колоната с теглата.
Тегло 0 изключва реда; отрицателно или липсващо тегло блокира изчислението.

Не е същото като теглото на случая

Теглата на честотата (тегло на случая) броят случаи и променят n. Теглата на прецизността казват колко точна е една стойност; те не броят случаи. n остава броят на редовете с тегло над 0. И двете едновременно не е възможно; Statable казва това в изречение.

Как изглежда таблицата

Един ред на случай, колона с целева променлива (числа), колони с предиктори и колона с теглата. Тегло 0 пропуска реда; броят е показан в резултата. Отрицателно или липсващо тегло блокира изчислението.

Прочитане на резултата

Коефициентите b със SE, t, p и 95% ДИ се четат както при линейната регресия; интервалът използва t-разпределение с посочените степени на свобода.
R² е претеглен и не е съпоставим с непретегления R². Показват се и остатъчното стандартно отклонение σ, F-тестът на модела и най-малкото и най-голямото тегло.

Клопка: тегла от същите данни

Теглата трябва да произтичат от знание за прецизността на измерването (например от размера на групата или известно разсейване). Тегла, оценени от остатъците на същите данни, правят стандартните грешки твърде малки.

Изисквания и ограничения

Останалите предпоставки на линейната регресия остават в сила (линейна връзка, независими случаи, остатъци без силно отдалечени стойности).
Редове с пропуск не се включват; броят им е показан в резултата.

Съобщаване на резултата

претеглен, R² = ,70, F(1, 48) = 110,7, p < ,001

Типични примери

Средни стойности от класове с много различен размер като целева променлива, претеглени според размера на класа.
Измервания с известна, различна прецизност от няколко уреда.

За специалисти

R (stats): lm(y ~ x, weights = w). Тегло 0 отпада, степените на свобода броят само редовете с w > 0. Проверено върху cars с w = 1/speed, също с две нулеви тегла, спрямо SPSS.