Работа № 8. Линейный регрессионный анализ

В линейный регрессионный анализ входит широкий круг задач, связанных с построением (восстановлением) зависимостей между группами числовых переменных

X  (x₁ , ..., x_p) и Y = (y₁ ,..., y_m).

Предполагается, что Х - независимые переменные (факторы, объясняющие переменные) влияют на значения Y - зависимых переменных (откликов, объясняемых переменных). По имеющимся эмпирическим данным (X_i , Y_i), i = 1, ..., n требуется построить функцию f (X), которая приближенно описывала бы изменение Y при изменении X:

Y  f (X).

Предполагается, что множество допустимых функций, из которого подбирается f (X), является параметрическим:

f (X) = f (X, ),

где  - неизвестный параметр (вообще говоря, многомерный). При построении f (X) будем считать, что

Y = f (X, ) + , (1)

где первое слагаемое - закономерное изменение Y от X, а второе -  - случайная составляющая с нулевым средним; f (X, ) является условным математическим ожиданием Y при условии известного X и называется регрессией Y по X.

1. 1. Простая линейная регрессия

Пусть X и Y одномерные величины; обозначим их x и y, а функция f(x, ) имеет вид f (x, ) = A + bx, где  = (A, b). Относительно имеющихся наблюдений (x_i , y_i), i = 1, ..., n, полагаем, что

y_i = A + bx_i + _i , (2)

где ₁ , ..., _n - независимые (ненаблюдаемые) одинаково распределенные случайные величины. Можно различными методами подбирать “лучшую” прямую линию. Широко используется метод наименьших квадратов. Построим оценку параметра  = (A, b) так, чтобы величины

e_i = y_i  f (x_i, ) = y_i  A  bx_i ,

называемые остатками, были как можно меньше, а именно, чтобы сумма их квадратов была минимальной:

= min по (A, b) (3)

Чтобы упростить формулы, положим в (2) x_i = x_i  ; получим:

y_i = a + b (x_i  ) + _i , i = 1, ..., n, (3)

где = , a = A + b . Сумму минимизируем по (a,b), приравнивая нулю производные по a и b; получим систему линейных уравнений относительно a и b. Ее решение ( ) легко находится:

, где , (4)

. (5)

Свойства оценок. Нетрудно показать, что если M_i = 0, D_i = ² , то

1) M = а, М = b, т.е. оценки несмещенные;

2) D = ² / n, D = ² / ;

3) cov ( ) = 0;

если дополнительно предположить нормальность распределения _i , то

4) оценки и нормально распределены и независимы;

5) остаточная сумма квадратов

Q² = (6)

независима от ( , ), а Q² / ² распределена по закону хи-квадрат с n-2 степенями свободы.

Оценка для ² и доверительные интервалы. Свойство 5) дает возможность несмещенно оценивать неизвестный параметр ² величиной

s² = Q² / (n-2). (7)

Поскольку s² независима от и , отношения

и , где ,

имеют распределение Стьюдента с (n-2) степенями свободы, и потому доверительные интервалы для a и b таковы:

, , (8)

где t_p - квантиль уровня (1 + P_Д) / 2 распределения Cтьюдента с n - 2 степенями свободы, P_Д - коэффициент доверия.

Проверка гипотезы о коэффициенте наклона. Обычно возникает вопрос: может быть, y не зависит от х, т.е. b = 0, и изменчивость y обусловлена только случайными составляющими _i ? Проверим гипотезу Н: b = 0. Если 0 не входит в доверительный интервал (8) для b, т.е.

, (9)

то гипотезу Н следует отклонить; уровень значимости при этом  = 1  P_Д.

Другой способ (в данном случае эквивалентный (9)) проверки гипотезы Н состоит в вычислении статистики

F = , (10)

распределенной, если Н верна, по закону F (1, n  2) Фишера с числом степеней свободы 1 и n  2. Если

F > F_1 , (11)

где F_1 - квантиль уровня 1   распределения F (1, n - 2), то гипотеза Н отклоняется с уровнем значимости .

Вариация зависимой переменной и коэффициент детерминации. Рассмотрим вариацию (разброс) T_ss (total sum of square) значений y_i относительно среднего значения

T_ss = .

Обозначим предсказанные с помощью функции регрессии значения y_i: . Сумма R_ss (regression sum of square)

R_ss =

означает величину разброса, которая обусловлена регрессией (ненулевым значением наклона ). Сумма E_ss (error sum of squares)

E_ss =

означает разброс за счет случайных отклонений от функции регрессии. Оказывается,

T_ss = R_ss + E_ss ,

т.е. полный разброс равен сумме разбросов за счет регрессии и за счет случайных отклонений. Величина R_ss / T_ss - это доля вариации значений y_i , обусловленной регрессией (т.е. доля закономерной изменчивости в общей изменчивости). Статистика

R² = R_ss / T_ss = 1  E_ss / T_ss

называется коэффициентом детерминации. Если R² = 0, это означает, что регрессия ничего не дает, т.е. знание х не улучшает предсказания для y по сравнению с тривиальным . Другой крайний случай R² = 1 означает точную подгонку: все точки наблюдений лежат на регрессионной прямой. Чем ближе к 1 значение R² , тем лучше качество подгонки.

Пример [5]. В табл. 1 приведены данные по 45 предприятиям легкой промышленности по статистической связи между стоимостью основных фондов (fonds, млн руб.) и средней выработкой на 1 работника (product, тыс. руб.); z - вспомогательный признак: z = 1 - федеральное подчинение, z = 2 - муниципальное (файл Product. Sta.).

Таблица 1

fonds	product	z	fonds	product	z	fonds	product	z
6,5	18,3	1	9,3	17,2	2	10,4	21,4	2
10,3	31,1	1	5,7	19,0	2	10,2	23,5	2
7,7	27,0	1	12,9	24,8	2	18,0	31,1	2
15,8	37,9	1	5,1	21,5	2	13,8	43,2	2
7,4	20,3	1	3,8	14,5	2	6,0	19,5	2
14,3	32,4	1	17,1	33,7	2	11,9	42,1	2
15,4	31,2	1	8,2	19,3	2	9,4	18,1	2
21,1	39,7	1	8,1	23,9	2	13,7	31,6	2
22,1	46,6	1	11,7	28,0	2	12,0	21,3	2
12,0	33,1	1	13,0	30,9	2	11,6	26,5	2
9,5	26,9	1	15,3	27,2	2	9,1	31,6	2
8,1	24,0	1	13,5	29,9	2	6,6	12,6	2
8,4	24,2	1	10,5	34,9	2	7,6	28,4	2
15,3	33,7	1	7,3	24,4	2	9,9	22,4	2
4,3	18,5	1	13,8	37,4	2	14,7	27,7	2

Выполнение в пакете Statistica

Работаем в модуле Multiple Regression (множественная регрессия). Предварительно построим диаграмму рассеяния, чтобы убедиться, что предположение линейности регрессионной зависимости не лишено смысла.

Graphs - Stats 2D Graphs - Scatter plots - Variables - X: fonds, Y : product, Graphs Type: Regular, Fit (подбор): Linear - OK - OK.

Наблюдаем диаграмму рассеяния с подобранной прямой регрессии, параметры которой отражены в ее заголовке.

Выполним регрессионный анализ:

Analysis - Startup Panel - кнопка Variables:, отбираем зависимую переменную Dependent var: product и независимую Independent var: fonds - OK - Input File (входной файл): Raw Data (необработанные данные) -OK. В окне Multiple Regression Results имеем основные результаты: коэффициент детерминации R² : 0.597; гипотеза о нулевом значении наклона отклоняется с высоким уровнем значимости p = 0.000000 (т.е. p < 10^-6). Кнопка Regression summary – на экране таблица результатов:

R = .7757425 RІ = .59687096 Adjusted RІ = .58749587 F(1,43) = 63.666 p<.00000 Std.Error of estimate: 5.0105
	B	St. Err. of B	t(43)	p-level
Intercpt	11.49256	2.127445	5.402047	.000003
Fonds	1.43518	.179868	7.979073	.000000

В ее заголовке повторены результаты предыдущего окна; в столбцах приведены: В - значения оценок неизвестных коэффициентов регрессии; St. Err. of B - стандартные ошибки оценки коэффициентов, t - значение статистики Стьюдента для проверки гипотезы о нулевом значении коэффициента; p - level - уровень значимости отклонения этой гипотезы. В данном случае, поскольку значения p-level очень малы (меньше 10^-4), гипотезы о нулевых значениях коэффициентов отклоняются с высокой значимостью. Итак, имеем регрессию:

product = 11.5 + 1.43 fonds,

соответствующие стандартные ошибки коэффициентов: 2.1 и 0.18; значение s по (7): s = 5.01 (Std Error of estimate - ошибка прогноза выработки по фондам с помощью этой функции). Значение коэффициента детерминации R² = RI = 0.597 достаточно велико (доля R = 0.77 всей изменчивости объясняется вариацией фондов). Уравнение регрессии показывает, что увеличение основных фондов на 1 млн руб. приводит к увеличению выработки 1 работника в среднем на ₁ = 1.43 тыс. руб. Для удобства интерпретации параметра пользуются коэффициентом эластичности

,

который показывает среднее изменение (в долях или %) зависимой переменной y при изменении фактора х:

.

Построим регрессию выработки по фондам для более однородной совокупности - для предприятий федерального подчинения (z=1). Можно ожидать, что качество подгонки улучшится. Предварительно визуально оценим данные процедурой Scatterplot (при отборе наблюдений использовать кнопку Select cases, условие отбора: include if: z = 1). Возвращаемся в окно Multiple Regression - Select cases - в окне Case Selection Conditions (условия выбора наблюдений) include if (включить, если): z = 1 - OK - OK - в окнах M.R.Results и Regression summary получаем результаты:

Product = 12.55 + 1.44 fonds,

R² = RI = 0.897, S = 2.68.

Коэффициент детерминации увеличился с 0.597 до 0.897, значение s уменьшилось с 5.01 до 2.68; действительно, подгонка улучшилась.