従属変数を予測したいとしましょうD
。
D<-rnorm(100)
D を観測することはできませんが、次の 3 つの予測変数の値はわかっています。
I1<-D+rnorm(100,0,10)
I2<-D+rnorm(100,0,30)
I3<-D+rnorm(100,0,50)
次の回帰式を使用して D を予測します。
I1 * w1 + I2 * w2 + I3 * w3 = ~D
ただし、重み ( ) の正しい値はわかりませんがw
、見積もりを繰り返して微調整したいと思います。
最初のステップでは、等しい重みを使用します。
w1= .33
、w2=.33
、w3=.33
D
そして、これらの重みを使用して推定します:
EST= I1 * .33 + I2 * .33 + I3 *. 33
D
フィードバックを受け取ります。これは、と私の見積もり (diff=D-EST
)の差スコアです。このフィードバックを使用して元の重みを変更し、最終的に と の差を最小限に抑えるように微調整し
D
ますEST
。
私の質問は:
差分スコアは、重みを微調整するのに十分ですか?
重みを手動で微調整するにはどのような方法がありますか? (たとえば、 と の相関関係を調べて、
diff
それI1,I2,I3
を重みとして使用できますか?