判断是否适合线性模型

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对于一元线性模型，很容易从散点图图形上看出是否符合线性趋势；那么对于多元自变量，怎么判断其是否符合线性模型？虽然有可能模型检验和方程系数的检验都没问题，但也可能不符合线性趋势

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关键词：线性模型 怎么判断 模型检验 散点图 自变量 线性模型

楼主可以通过散点图，做变量间的拟合，看看数据大致是服从什么趋势（如线性、非线性）再进一步用模型验证就好。祝好运。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 09:49
楼主可以通过散点图，做变量间的拟合，看看数据大致是服从什么趋势（如线性、非线性）再进一步用模型验证就 ...

一个自变量通过散点图 很方便的看出大致趋势；
我想了解的是多元，比如50个自变量，怎么看这50个自变量与因变量之间的趋势？

future0828 发表于 2015-7-30 09:58
一个自变量通过散点图 很方便的看出大致趋势；
我想了解的是多元，比如50个自变量，怎么看这50个自变量与 ...

做一个散点图矩阵就实现了啊，其背后的原理其实就相当于做了50次单个自变量和因变量之间的趋势。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 10:07
做一个散点图矩阵就实现了啊，其背后的原理其实就相当于做了50次单个自变量和因变量之间的趋势。

多谢，我计算试试

另外还有个疑问：比如我考虑网站的会员数与PV的关系，我取了近一个月的PV数，近3个月的PV数，近6个月的PV数,我做logistic回归时如何处理这三个不同时间段的PV数？

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 10:07
做一个散点图矩阵就实现了啊，其背后的原理其实就相当于做了50次单个自变量和因变量之间的趋势。

散点图矩阵能够实现数值型的自变量直接的趋势，如果是这50种自变量里面混杂了名义变量、数值变量，因变量是分类变量，请问该如何处理？
另外还有个疑问：比如我考虑网站的会员数与PV的关系，我取了近一个月的PV数，近3个月的PV数，近6个月的PV数,我做logistic回归时如何处理这三个不同时间段的PV数？

future0828 发表于 2015-7-30 10:29
另外还有个疑问：比如我考虑网站的会员数与PV的关系，我取了近一个月的PV数，近3个月的PV数，近6个月的 ...

因为6个月的PV数包含3个月的PV数，而3个月的PV数又包含1个月的PV数。数据是嵌套的，所以如果你要构建Logistic回归模型。我的建议是：要么你就只用6个月的PV数这一变量与因变量构建模型；要么你构建3个模型，即1个月的PV数与因变量构建一个模型，3个月构建一个，6个月再构建一个。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-30 10:39
因为6个月的PV数包含3个月的PV数，而3个月的PV数又包含1个月的PV数。数据是嵌套的，所以如果你要构建Logi ...

非常感谢！
如果是这50种自变量里面混杂了名义变量、数值变量，因变量是分类变量，请问该如何处理？

future0828 发表于 2015-7-30 11:04
非常感谢！
如果是这50种自变量里面混杂了名义变量、数值变量，因变量是分类变量，请问该如何处理？

判定线性非线性趋势，连续性自变量你可以通过散点图来判断。类别变量就没多大必要了。直接以哑变量的形式纳入模型即可的。因变量是类别变量，貌似就不好和连续性自变量间做散点图了。其实，在这种情况下我倒觉得应该不要太担心变量间的非线性趋势，而应该更关注连续性自变量间的多重共线性诊断。