Datasets:
Vikhrmodels
/
programming_books_rus

Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
text
stringlengths
0
1.95k
Предиктор-
ные
переменные
Св. член
Na
H
Na:H
Carb
Carb:Na
Carb:H
Cl
Коэффи-
циенты ai
198.1
-16.79
-106.7
11.3
502.7
-34.28
-97.8
2.85
t-критерий
Параметрические оценки
Стандартная
ошибка Sbj
45.8
3.7
24.5
1.69
147.5
10.9
64.12
1.31
4.3
-4.5
-4.35
6.68
3.4
-3.11
-1.526
2.16
р-значение
Pr(>t)
< 0.00001
< 0.00001
< 0.00001
< 0.00001
0.00084
0.0021
0.129
0.031
95% доверительные
интервалы бутстрепа
(BCa)
-23.46 ¸ -9.63
-166.7 ¸ -50.7
6.12 ¸ 16.11
-188.1 ¸ 1098.5
-59.19 ¸ -6.22
-304.78 ¸ 147.51
0.913 ¸ 4.858
Другой проблемой идентификации адекватных регрессионных моделей является
проверка справедливости линейной спецификации модели (4.2). Существующие в
природе количественные соотношения между экологическими процессами в принципе
являются нелинейными, а приведение их к линейной форме – лишь одна из возможностей
удобной аппроксимации, которая может оказаться весьма грубой. Для оценки степени
нелинейности можно, например, построить обобщенную аддитивную модель GAM
(подробности см. далее в разделе 4.7) и рассчитать значения эффективных степеней
свободы (EDF – effective degrees of freedom) нелинейных сглаживающих функций для
каждой из независимых переменных. Значения EDF, полученные с использованием
функции gam() пакета mgcv (Wood, 2006), для рассматриваемого примера равны:
H
Na
Ca
Carb
Mg
Cl
5.96
1.13
Значения оценок степеней свободы, превышающие 1.5, свидетельствуют о существенной
нелинейности связи этих переменных с откликом – см. рис. 4.6.
0.84