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?

Høy R2R^2 betyr ikke nødvendigvis god modell. Vi må sjekke forutsetningene via residualanalyse.

Et residual: ei=yiy^ie_i = y_i - \hat{y}_i — det modellen ikke fanger opp.

Residualer 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 residualer som:
1. Sprer seg tilfeldig rundt null
2. Har konstant spredning (homoskedastisitet)
3. Er tilnærmet 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

Residualene veksler uten trend, jevn spredning (0,5-0{,}5 til 0,50{,}5), sum 0\approx 0. Modellen er passende.

Vanlige mønstre i residualplott

1. Buet mønster: U-form — sammenhengen er ikke-lineær

2. Traktform: Spredning øker — heteroskedastisitet. Prøv log-transformasjon.

3. Gruppering: Klynger — manglende forklaringsvariabler.

Ideelt: Tilfeldig spredning rundt null.

Uteliggere og innflytelsesrike punkter
Uteligger: ei>2se|e_i| > 2s_e (uvanlig stort residual)

Innflytelsesrikt punkt: Ekstrem xx-verdi som trekker regresjonslinjen.

Standardiserte residualer: zi=ei/sez_i = e_i/s_e. zi>2|z_i| > 2 undersøkes.

Uteliggere bør undersøkes, ikke automatisk fjernes.

✏️Identifisere uteliggere
se=3,2s_e = 3{,}2. Residualer: 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 — uteligger. Undersøk årsak.

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 øker alltid med flere variabler. Justert R2R^2 korrigerer for dette og kan synke om en variabel ikke bidrar.

📝Oppgave 1

Løs oppgavene:

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

Hva betyr positivt residual?

📝Oppgave 2

Løs oppgavene:

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

Løs oppgavene:

a

Residualer: 3,1,1,3,5-3, -1, 1, 3, 5. Beregn SSESS_E og tolk.

📝Oppgave 4

Løs oppgavene:

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

Bør den fjernes?

📝Oppgave 5

Løs oppgavene:

a

Forskjell uteligger vs. innflytelsesrikt punkt?

b

Forskjell R2R^2 vs. justert R2R^2?

📝Oppgave 6

Løs oppgavene:

a

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

📝Oppgave 7

Løs oppgavene:

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 verdier? Nyttig?

📝Oppgave 8

Løs oppgavene:

a

Residualplott viser U-form. Hva betyr det?

Oppsummering

- Residualer: ei=yiy^ie_i = y_i - \hat{y}_i
- Residualplott: Buet → ikke-lineær, traktform → heteroskedastisitet
- Uteligger: zi>2|z_i| > 2 — undersøk, ikke fjern automatisk
- Justert R2R^2: Bruk denne ved flere variabler

Repetisjonsoppgaver
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.