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kyuu

木虫 (小有名气)

[求助] 求请教一线性回归模型

现有一组数据Y,已知该数据呈线性,但直接用最小二乘法做回归模型误差较大,另已知该数据会受到温度的影响,温度每K会使Y下降一个常数值a(这个常数值目前物理学上没有很好的方式测量),温度已测量记做X,请问如何在考虑温度对系统的影响下对回归模型做出修正?统计模型的名称?
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kyuu

木虫 (小有名气)

引用回帖:
5楼: Originally posted by 我是小幸子 at 2017-03-16 19:31:00
残差过大,就可能是奇异值,可以计算其cook距离判别,对奇异值的处理,首先分析形成原因(如误测,异常其他人为因素等),之后再删除奇异点,进行回归分析,对比参数变化                        方差不齐的处理方法 ...

这个还真不应该是奇异值,每个数据点是我采用超高样本数(N>一千万))对pseudo voigt分布求极限形成的正态分布,测量真值的数学期望没问题,我用的设备是高精密仪器没有人为因素,测量误差的来源是温度和交流电,后者我有方式消除,但是前者是原子尺度下温度对物质造成的体积膨胀,这个我真处理不了。不能去除异常点,是因为数据点的个数有限,去除了以后样本数不够我做小波分析,还有会打消数据的时序性。加权的话,不同的数据权不一致,建立的模型不通用啊。
数学家的世界好难懂啊,所以数学家们是不用Portmanteau Q和LM的?
今天一天一直挺抑郁的,还好抓到一只野生上神,现在好开心,上神带我一起上天吧
6楼2017-03-16 20:15:51
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kyuu

木虫 (小有名气)

不要用多元线性回归,有高级点的没
2楼2017-03-09 17:12:05
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我是小幸子

银虫 (小有名气)

你这显然遗漏关键变量造成的异方差性,建议加入温度变量,用逐步回归法,看效果

发自小木虫Android客户端
3楼2017-03-16 15:49:53
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kyuu

木虫 (小有名气)

引用回帖:
3楼: Originally posted by 我是小幸子 at 2017-03-16 15:49:53
你这显然遗漏关键变量造成的异方差性,建议加入温度变量,用逐步回归法,看效果

没毛病,我试试,其实我有试过ARIMAX模型,也是有考虑温度的,但是残差序列在原始数据最大值附近有一个点的残差高出其它点80倍,跟我的理论预期差的太多,你有这方面的经验吗,能解释一下这个现象的原因出在哪里?
好不容易遇见一个上神,能不能多纠缠你一会儿啊,原始数据Y里有随机误差,但是有一个总体下降的趋势,是温度造成的,所以数据不平稳,非平稳数据怎么做异方差统计检验啊,我只会处理平稳数据。
我们学校的老师一个个的都拽的不行,想跟统计系跟经济系的教授请教一下,还嫌弃我是历史系的,不爱搭理我。
上神在哪里高就啊,让小仙膜拜一下下呗,小仙毕生最崇拜的就是数学好的人了
4楼2017-03-16 18:53:51
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