Tilbake
6.5
Multippel regresjon

6.5 Multippel regresjon

Regresjonsanalyse med flere forklaringsvariabler.

55 min
13 oppgaver
Multippel regresjonFlere forklaringsvariablerJustert R²Multikollinearitet
Du leser den tradisjonelle versjonen
Din fremgang i kapitlet
0 / 13 oppgaver
Kapitlets plass i kurset

Er modellen god nok?

Høg R2R^2 tyder ikkje nødvendigvis god modell. Vi må sjekke føresetnadene via residualanalyse.

Eit residual: ei=yiy^ie_i = y_i - \hat{y}_i — det modellen ikkje fangar opp.

Residualar og residualplott
Residualet for observasjon ii: ei=yiy^ie_i = y_i - \hat{y}_i

Residualplott: eie_i mot y^i\hat{y}_i (eller xix_i).

God modell gir residualar som:
1. Spreier seg tilfeldig rundt null
2. Har konstant spreiing (homoskedastisitet)
3. Er tilnærma normalfordelte

✏️Residualanalyse
y^=2+3x\hat{y} = 2 + 3x:

xxyyy^\hat{y}ee
14,550,5-0{,}5
28,280,20{,}2
310,8110,2-0{,}2
414,5140,50{,}5
516,8170,2-0{,}2

Residualane vekslar utan trend, jamn spreiing (0,5-0{,}5 til 0,50{,}5), sum 0\approx 0. Modellen er passande.

Vanlege mønster i residualplott

1. Bøygd mønster: U-form — samanhengen er ikkje-lineær

2. Traktform: Spreiinga aukar — heteroskedastisitet. Prøv log-transformasjon.

3. Gruppering: Klynger — manglande forklaringsvariablar.

Ideelt: Tilfeldig spreiing rundt null.

Uteliggjarar og innverknadsrike punkt
Uteliggjar: ei>2se|e_i| > 2s_e (uvanleg stort residual)

Innverknadsrikt punkt: Ekstrem xx-verdi som dreg regresjonslinja.

Standardiserte residualar: zi=ei/sez_i = e_i/s_e. zi>2|z_i| > 2 blir undersøkt.

Uteliggjarar bør undersøkjast, ikkje fjernast automatisk.

✏️Identifisere uteliggjarar
se=3,2s_e = 3{,}2. Residualar: 1,5-1{,}5; 2,12{,}1; 0,80{,}8; 9,4-9{,}4; 0,3-0{,}3; 1,71{,}7; 2,4-2{,}4; 0,90{,}9.
zi=ei/3,2z_i = e_i/3{,}2: 0,47-0{,}47; 0,660{,}66; 0,250{,}25; 2,94\mathbf{-2{,}94}; 0,09-0{,}09; 0,530{,}53; 0,75-0{,}75; 0,280{,}28.

Observasjon 4: z=2,94>2|z| = 2{,}94 > 2 — uteliggjar. Undersøk årsaka.

R2R^2 og justert R2R^2

R2=1SSESST,Radj2=1SSE/(nk1)SST/(n1)R^2 = 1 - \frac{SS_E}{SS_T}, \quad R^2_{adj} = 1 - \frac{SS_E/(n-k-1)}{SS_T/(n-1)}

R2R^2 aukar alltid med fleire variablar. Justert R2R^2 korrigerer for dette og kan synke om ein variabel ikkje bidreg.

📝Oppgave 1

Løys oppgåvene:

a
y^=16\hat{y} = 16 for x=3x = 3, observert y=18y = 18. Residual?
b

Kva tyder positivt residual?

📝Oppgave 2

Løys oppgåvene:

a
SSE=40SS_E = 40, SST=200SS_T = 200. Finn R2R^2.
b
n=30n = 30, k=2k = 2. Justert R2R^2?
📝Oppgave 3

Løys oppgåvene:

a

Residualar: 3,1,1,3,5-3, -1, 1, 3, 5. Rekn ut SSESS_E og tolk.

📝Oppgave 4

Løys oppgåvene:

a
se=4,5s_e = 4{,}5, e=11,2e = 11{,}2. Uteliggjar?
b

Bør han fjernast?

📝Oppgave 5

Løys oppgåvene:

a

Skilnad uteliggjar vs. innverknadsrikt punkt?

b

Skilnad R2R^2 vs. justert R2R^2?

📝Oppgave 6

Løys oppgåvene:

a

1 variabel: R2=0,82R^2 = 0{,}82, adj. R2=0,81R^2 = 0{,}81. 4 variablar: R2=0,84R^2 = 0{,}84, adj. R2=0,79R^2 = 0{,}79. Kva modell?

📝Oppgave 7

Løys oppgåvene:

a
SST=500SS_T = 500, SSE=75SS_E = 75, n=25n = 25, k=3k = 3. Finn R2R^2 og justert R2R^2.
b

4. variabel: SSE=70SS_E = 70. Nye verdiar? Nyttig?

📝Oppgave 8

Løys oppgåvene:

a

Residualplott viser U-form. Kva tyder det?

Oppsummering

- Residualar: ei=yiy^ie_i = y_i - \hat{y}_i
- Residualplott: Bøygd → ikkje-lineær, traktform → heteroskedastisitet
- Uteliggjar: zi>2|z_i| > 2 — undersøk, ikkje fjern automatisk
- Justert R2R^2: Bruk denne ved fleire variablar

Repetisjonsoppgåver
Din fremgang
0deloppgaver0 / 5 oppgaver

Dette kapitlet er skrevet av Anthropics toppmodeller (Claude Opus og Claude Fable) og er foreløpig ikke manuelt gjennomgått — kvalitetskontrollen gjøres av uavhengige KI-agenter, og innmeldte feil rettes fortløpende. Funnet en feil? Meld fra, så retter vi den. Les mer om hvordan innholdet lages.