{"id":631,"date":"2023-07-29T06:44:42","date_gmt":"2023-07-29T06:44:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-previsti-residui-stato-di-regressione\/"},"modified":"2023-07-29T06:44:42","modified_gmt":"2023-07-29T06:44:42","slug":"valori-previsti-residui-stato-di-regressione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-previsti-residui-stato-di-regressione\/","title":{"rendered":"Come ottenere valori predetti e residui in stata"},"content":{"rendered":"

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La regressione lineare<\/a> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra una o pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta.<\/span><\/p>\n

Quando eseguiamo una regressione lineare su un set di dati, ci ritroviamo con un’equazione di regressione che pu\u00f2 essere utilizzata per prevedere i valori di una variabile di risposta, dati i valori delle variabili esplicative.<\/span><\/p>\n

Possiamo quindi misurare la differenza tra i valori previsti e i valori effettivi per ottenere i residui<\/strong> per ciascuna previsione. Questo ci aiuta a farci un’idea di quanto bene il nostro modello di regressione preveda i valori di risposta.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come ottenere sia i valori previsti<\/strong> che i residui<\/strong> per un modello di regressione in Stata.<\/span><\/p>\n

Esempio: come ottenere valori e residui previsti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Per questo esempio, utilizzeremo il set di dati Stata integrato chiamato auto<\/em> . Utilizzeremo mpg<\/em> e cilindrata<\/em> come variabili esplicative e il prezzo<\/em> come variabile di risposta.<\/span><\/p>\n

Utilizzare i passaggi seguenti per eseguire una regressione lineare e quindi ottenere i valori e i residui previsti per il modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Innanzitutto, caricheremo i dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n

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utilizzo automatico del sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Successivamente, otterremo un breve riepilogo dei dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n

\n

riassumere<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Riassumi<\/p>\n

Passaggio 2: adattare il modello di regressione.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, utilizzeremo il seguente comando per adattare il modello di regressione:<\/span><\/p>\n

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cilindrata del prezzo di regressione mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Output<\/p>\n

L\u2019equazione di regressione stimata \u00e8:<\/span><\/p>\n

prezzo stimato = 6672.766 -121.1833*(mpg) + 10.50885*(cilindrata)<\/span><\/p>\n

Passaggio 3: ottenere i valori previsti.<\/strong><\/span><\/p>\n

Possiamo ottenere i valori previsti utilizzando il comando predittivo<\/strong> e memorizzando questi valori in una variabile denominata come desideriamo. In questo caso utilizzeremo il nome pred_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prevedere pred_price<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Possiamo visualizzare i prezzi effettivi e quelli previsti fianco a fianco utilizzando il comando list<\/strong> . Ci sono 74 valori previsti in totale, ma visualizzeremo solo i primi 10 utilizzando il comando in 1\/10<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prezzo di listino pred_price in 1\/10<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Valori<\/p>\n

Passaggio 4: ottenere il residuo.<\/strong><\/span><\/p>\n

Possiamo ottenere i residui di ciascuna previsione utilizzando il comando residui<\/strong> e memorizzando questi valori in una variabile denominata come vogliamo. In questo caso, utilizzeremo il nome resid_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prevedere residence_price, residui<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Possiamo visualizzare il prezzo effettivo, il prezzo previsto e i residui fianco a fianco utilizzando nuovamente il comando list<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prezzo di listino pred_price resid_price in 1\/10<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"residui<\/p>\n

Passaggio 5: creare un grafico dei valori previsti rispetto ai residui.<\/strong><\/span><\/p>\n

Infine, possiamo creare un grafico a dispersione per visualizzare la relazione tra i valori previsti e i residui:<\/span><\/p>\n

\n

dispersione reside_price pred_price<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Grafico<\/p>\n

Possiamo vedere che in media i residui tendono ad aumentare all\u2019aumentare dei valori adattati. Questo potrebbe essere un segno di eteroschedasticit\u00e0<\/a> \u2013 quando la distribuzione dei residui non \u00e8 costante a ciascun livello di risposta.<\/span><\/p>\n

Potremmo testare formalmente l\u2019eteroschedasticit\u00e0 utilizzando il test di Breusch-Pagan<\/a> e risolverlo utilizzando errori standard robusti<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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