Уважаемые посетители Портала Знаний, если Вы найдете ошибку в тексте, выделите, пожалуйста, ее мышью и нажмите Сtrl+Enter. Мы обязательно исправим текст!


А   Б   В   Г   Д   Е   Ж   З   И   К   Л   М   Н   О   П   Р   С   Т   У   Ф   Х   Ц   Ч   Ш   Щ   Э   Ю   Я   

Нелинейное оценивание

В самых общих чертах, Нелинейное оценивание предполагает нахождение наилучшей подгонки зависимости между значениями зависимой переменной и значениями набора из одной или более независимых переменных (эта процедура испольуется либо для проверки гипотезы, либо как разведочный метод). 

Иногда, при проведении анализа линейной модели, исследователь получает данные о том, что модель неадекватна. В этом случае его по-прежнему интересует зависимость между предикторными переменными (независимыми) и откликом (зависимой), но для уточнения модели в уравнение добавляются некоторые нелинейные члены. Самым удобным способом оценивания параметров полученной регрессии является модуль Нелинейное оценивание. Например, его можно использовать для уточнения зависимости между дозой и эффективностью лекарства, стажем, работы и производительностью труда, стоимостью дома и временем, необходимым для его продажи и т.д. 

Наверное, вы заметили, что ситуации, рассматриваемые в этих примерах, часто интересовали нас и в таких методах как множественная регрессия (см. Множественная регрессия) и дисперсионный анализ (см. Дисперсионный анализ). На самом деле, можно считать модуль Нелинейное оценивание обобщением этих двух методов. Так, в методе множественной регрессии (и в дисперсионном анализе ANOVA) предполагается, что зависимость отклика от предикторных переменных линейна. Модуль Нелинейное оценивание оставляет выбор характера зависимости за вами. 

Например, вы можете определить зависимую переменную как логарифмическую функцию от предикторной переменной, как степенную функцию или как любую другую композицию элементарных функций от предикторов. (Однако если все изучаемые переменные имеют категориальную природу, или могут быть преобразованы к категориальным переменным, в качестве альернативы нелинейной регрессии можно использовать Анализ соответствий.) 

Для получения дополнительной информации о Нелинейном оценивании см. модуль Нелинейное оценивание.