Laboration 4: Lineär regression

Transkript

1 LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR BYGG, FMS 601, HT-08 Laboration 4: Lineär regression 1 Syfte Denna laboration handlar om regressionsanalys och är uppdelad i två delar Del ett handlar om enkel lineär regression medan del två, som är frivillig, handlar om multipel lineär regression, speciellt polynomregression De grundläggande modellerna presenteras och anpassas med minsta-kvadrat-metodens hjälp till givna datamaterial Laborationen syftar också till att visa på några av de egenskaper hos de skattade modellerna som man, under förutsättning att vissa grundläggande antaganden är uppfyllda, kan härleda med statistikteorins hjälp I detta sammanhang spelar även modellvalidering och residualanalys en viktig roll 2 Enkel lineär regression 21 Förberedelse och övningsuppgifter (a) Gå igenom laborationshandledningen innan laboration (b) Lös uppgift 1 i det utdelade materialet om linjär regression, för hand (c) Lös uppgift 2 i det utdelade materialet om linjär regression, för hand 22 Lineära regressionsmodeller i allmänhet Med matrisnotation kan en allmän lineär regressionsmodell, vare sig den är enkel eller multipel, skrivas y = Xb + e, där de ingående matriserna har följande form: y 1 1 x (1) 1 x (p) 1 y 2 y =, X = 1 x (1) 2 x (p) 2, y n 1 x n (1) x n (p) b = b 0 b 1 b p och e = e 1 e 2 e n Rent allmänt fås minsta-kvadratlösningen b till ett överbestämt ekvationssystem y = Xb via de så kallade normalekvationerna X t Xb = X t y, som b = (X t X) 1 X t y Man bör dock i möjligaste mån undvika att lösa ut b genom att invertera matrisen X t X Om matrisen är illa konditionerad kan man nämligen få en feltillväxt som gör resultatet helt oanvändbart Det finns bättre numeriska metoder för att hantera detta problem Det enklaste sättat för att skatta parametrarna i en regressionsmodell i matlab är att utnyttja funktionen regress, som automatiskt plockar fram minstakvadratskattningarna För att kunna utnyttja denna funktion måste vi dock ha formulerat problemet med hjälp av matrisnotationen enligt ovan Funktionen regress beräknar automatiskt punktskattningarna, konfidensintervall för respektive punktskattning samt residualerna En residual definieras som skillnaden mellan observationen och det skattade väntevärdet Det rekommenderade sättet att lösa matrisekvationen y = Xb + e är alltså >> [beta beta_ki residual]= regress(y,x,alfa) Konfidensintervallen för punktskattningarna får då konfidensgraden 1-alpha Med hjälp av regress får vi alltså fram all den information vi behöver om vår regressionsmodell Skattningen av variansen, s 2 i modellen får man enklast fram genom att dividera residualkvadratsumman med (n p) Där p motsvarar antalet parametrar, förklarande variabler, i modellen >> s2=sum(residual*residual)/(n-p)

2 23 Enkel lineär regression i matrisform Vid enkel lineär regression söker man anpassa en rät linje till datamaterialet, dvs modellen är y i = b 0 + b 1 x i + e i, i = 1,, n, där e i är oberoende likafördelade störningar med väntevärdet 0 och variansen s 2 Vi kommer i den följande framställningen att arbeta med matrisformuleringen av modellen, vilket innebär att vi skriver det överbestämda ekvationssystemet ovan som y = Xb + e, där de ingående matriserna har följande form: y 1 y 2 y = b = y n ( b0 b 1 1 x 1, X = 1 x 2, 1 x n ) och e = e 1 e 2 e n observation x 1, x 2, x 3 y 1 y 2 y 3 x 4 y Tabell 1: Anscombedata 24 Övningsuppgifter fortsättning För att bilda en kolonnvektor med tex element 2,4 och 6 skriver vi i MATLAB >> x=[2 4 6] Tecknet gör att vektorn (2 4 6) transponeras För att sedan bilda en matris med vektorn x i andra kolonnen och ettor i första kolonnen ger vi kommandot >> X=[ones(size(x)) x] Uppgift 22: Lös uppgift 2 med hjälp av regress och jämför med de handräknade svaren Ange också 95-procentiga konfidensintervall för a respektive b Uppgift 23: Lös uppgift 4 med hjälp av regress Tips! Logaritmera Uppgift 21: Lös nu uppgift 1 med hjälp av regress och jämför med de handräknade svaren 25 Fallgropar För att illustrera vådan av att okritiskt anpassa en lineär modell till ett givet datamaterial har F J Anscombe konstruerat ett datamaterial, se tabell 1, som finns lagrat i 2

3 filen anscombemat och kan laddas in i MATLAB med hjälp av kommandot load anscombe Med kommandot whos får du reda på aktuella variabler i minnet En lämplig början är alltid att ta sig en titt på datamaterialet Börja med att plotta y1 gentemot x1, dvs >> plot(x1,y1, + ) Plotta sedan y 2 mot x 2, y 3 mot x 3, samt y 4 mot x 4 (med hjälp av kommandot subplot kan du få alla fyra plottarna var för sig i samma fönster, det ger en bra överblick) Vi skall nu helt aningslöst till var och en av datamängderna anpassa en lineär modell enligt y i = a + bx i + e i, i = 1,, n, där e i är oberoende likafördelade störningar med väntevärdet 0 och variansen s 2 Vi börjar med att konstruera matrisen X (enligt notationen i det inledande avsnittet ovan) för den första datamängden på följande sätt: >> X1 = [ones(size(x1)) x1] Med MATLABs inbyggda function regress kan vi snabbt och enkelt få fram vår skattning av b >> b1 = regress(y1,x1,005) Detta anrop av funktionen regress innebär att MAT- LAB automatiskt beräknar minsta-kvadrat-skattningen av b Nu kan vi bestämma den skattade regressionslinjen och sedan rita in denna ovanpå punktdiagrammet över det första datamaterialet >> y1hat = X1*b1; >> hold on >> plot(x1,y1hat) >> hold off Är det rimligt att teckna sambandet mellan den förklarande variabeln x1 och den beroende variabeln y1 som ett lineärt samband? För att studera hur väl vår modell stämmer med givna data, beräknar vi först vektorn av residualer Om modellen är korrekt skall residualerna ungefärligen (vi använder skattade parametrar) vara observationer av likafördelade stokastiska variabler För att undersöka hur det förhåller sig med detta utför vi en residualanalys enligt beskrivningen i kurslitteraturen Vi kan, till exempel, plotta residualerna gentemot den förklarande variabeln >> figure >> res1 = y1-y1hat; >> plot(x1,res1, + ) Om vårt modellantagande är korrekt skall vi inte kunna skönja någon systematisk variation i diagrammet Kan du finna något beroende? Nu vill vi göra motsvarande för de övriga tre datamaterialen, det vill säga, lösa ekvationssystemen, skatta regressionslinjerna och rita ut residualerna För att du ska slippa göra alla dessa kommandon finns de sammanställda i MATLAB-filen anscombem Skriv alltså >> anscombe för att få skattningar och plottar och besvara sedan följande frågor: Uppgift 24: Jämför värdena på de skattade koefficienterna för var och en av de fyra regressionslinjerna Uppgift 25: Studera och jämför residualplottarna för de fyra olika fallen Passar det med lineära samband i alla de fyra fallen? Var passar det inte och varför? Uppgift 26: Vad har denna lilla studie att förtälja den som helt slentrianmässigt och okritiskt vill använda en lineär regressionsmodell? 3 Multipel lineär regression(* frivillig uppgift) I och med att vi redan vid enkel lineär regression arbetat med matrismodeller, erbjuder multipel lineär regression inget nytt vad beträffar parameterskattningarna Vi får utöka matrisen X med ytterligare en kolonn för varje ny 3

4 förklarande variabel, men minsta-kvadrat-problemet löser vi med benägen hjälp av MATLAB på samma sätt som tidigare 31 Polynomregression Vi skall nu avsluta denna laboration med ett exempel på polynomregression, som vi med ett lämpligt val av förklarande variabler kan behandla som ett specialfall av multipel lineär regression Olikheterna mellan fotogrammetrisk triangulerad höjdmätning före justering och terrestiellt beräknad förhöjning är ett exempel på mätningsfel i fotogrammetri De här skillnaderna, Y, i höjdberäkningarna, har observerats och teoretiskt visats att vara en ickelineär funktion av avståndet x längs centrumlinjen i en triangel enligt följande: Y a + bx + cx 2 Bestäm minsta-kvadrat-skattningarna av a, b, och c utgående från följande mätningar Avståndet längs centrumlinjen Fel i förhöjningen av triangelformad strip X Y (km) (m) Läs in datafilen triangelmat i MATLABs arbetsarea med kommandot load triangel Avståndet från centrumlinjen finns i variabeln x och felet i förhöjningen i variabel y Uppgift 31: Hur ska matrisen X se ut om vi ska använda ett polynom i x av gradtalet 2? Vi skall återigen använda regress till att göra grovjobbet, så att vi kan koncentrera oss åt att tolka resultatet Vi vet att gradtalet på polynomet borde vara 2 Prova ändå med olika gradtal, tex 1, 2 och 3 samt studera respektive skattade parametrar och deras konfidensintervall -- X-matris för linjär modell -- >> X1=[ones(size(x)) x]; >> [b1 bint1 r1]=regress(y,x1,005); -- X-matris för kvadratisk modell -- >> X2=[ones(size(x)) x x^2]; >> [b2 bint2 r2]=regress(y,x2,005); -- X-matris för kubisk modell -- >> X3=[ones(size(x)) x x^2 x^3]; >> [b3 bint3 r3]=regress(y,x3,005); Nu är det hög tid att fundera och besvara några frågor: Uppgift 32: Undersök för varje modell vilka parametrar som är signifikant skilda från noll (till exempel på 5 %-nivån) På vilket sätt är denna undersökning beroende av antagandet om oberoende normalfördelade slumpfel? Uppgift 33: Använd normplot för att undersöka ifall residualerna från de olika polynommodellerna uppfyller kravet att de ska vara normalfördelade slumptal med väntevärdet 0 Uppgift 34: Välj utifrån en samlad bedömning av figurerna och de skattade parametrarna med konfidensintervallen ut den polynom-modell som du tycker är mest adekvat Ditt val skall vara väl motiverat! 4 Avslutning Lineära regressionsmodeller är på grund av sin enkelhet mycket populära Dock skall man alltid efter det att man anpassat en sådan modell och alltså innan man tar den i bruk utföra en ordentlig modellvalidering, det vill säga, kontrollera om modellen verkligen kan anses vara adekvat Syftet med denna datorlaboration har, förutom att medelst några få exempel presentera enkel och 4

5 multipel lineär regression samt polynomregression, varit att rikta uppmärksamheten mot diverse fallgropar, risken av förhastade slutsatser och vikten av en omsorgsfull modellvalidering Teorin för lineära statistiska modeller är i och med detta ingalunda uttömd, och de praktiska svårigheter man så gott som alltid stöter på i samband med modellanpassning har vi i denna laboration endast antydningsvis snuddat vid 5