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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。

  1. 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

  1. 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。

  2. 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：

  1. 差分スコアは、重みを微調整するのに十分ですか?

  2. 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?

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次のコマンド、

coefficients(lm(D ~ I1 + I2 + I3))

を最小化するための理想的な重みが得られますdiff。

それぞれのエラーコンポーネントを分離する方法がないため、定義されdiffたものでは、重みを手動で正しく操作するのに十分ではありませんI。

Dとの間の相関関係Iも十分ではありません。重みではなく、予測子の強さを示すだけだからです。あなたIの が真に独立している場合 (お互いから、すべて一緒に、そして wrt D- 強い仮定ですが、rnormfor each を使用する場合は真です)、一度に 1 つずつ操作して、それが にどのように影響するかを確認できますがdiff、線形回帰モデルを使用しますそれを行う最も簡単な方法です。

于 2013-09-26T15:01:01.797 に答える