세그레그

SegReg
세그먼트 회귀 소프트웨어
Graphics tab sheet of SegReg.png
그래픽 탭 시트 스크린샷
개발자토지매립정비연구소(ILRI
기입처델파이
운영 체제Microsoft Windows
이용가능기간:영어
유형통계 소프트웨어
면허증.전용 프리웨어
웹 사이트세그레그

통계 및 데이터 분석에서 애플리케이션 소프트웨어 SegReg는 종속 변수와 독립 변수 간의 관계가 [1]갑자기 변화하는 중단점을 결정하기 위한 선형 세그먼트 회귀 분석을 위한 무료 사용자 친화적인 도구입니다.

특징들

입력 탭 시트 스크린 프린트
자극 횟수에 대한 잔차의 세그먼트 회귀 분석.신뢰 구간이 표시됩니다.
분산 분석 표의 스크린프린트

SegReg에서는 1개 또는2개의 독립 변수를 도입할 수 있습니다.두 개의 변수를 사용하는 경우 먼저 종속 변수와 가장 영향력 있는 독립 변수 간의 관계를 결정하고 잔차와 두 번째 독립 변수 간의 관계를 찾습니다.잔차는 첫 번째 독립 변수에 대한 세그먼트 회귀 분석을 통해 얻은 값에서 종속 변수의 관측값의 편차입니다.

중단점은 일련의 임시 중단점을 채택하고 양쪽에서 선형 회귀 분석을 수행하여 수치적으로 찾을 수 있습니다.관측된 데이터 값에 대한 회귀선의 적합에 대한 모수로 가장 큰 결정 계수를 제공하는 임시 중단점이 참 중단점으로 선택됩니다.중단점 양쪽의 선이 정확히 중단점에서 서로 교차하도록 SegReg는 두 가지 방법을 사용하여 최적의 적합도를 제공하는 방법을 선택합니다.

SegReg는 많은 유형의 관계를 인식하고 회귀 계수의 유의성과 같은 통계 기준에 따라 최종 유형을 선택한다.SegReg 출력은 회귀선의 통계적 신뢰 벨트와 중단점에 [2]대한 신뢰 블록을 제공합니다.신뢰 수준은 확실성의 90%, 95%, 98%로 선택할 수 있습니다.

신뢰 문을 완성하기 위해 SegReg에서는 분산 분석 및 분산 분석 [3]표를 제공합니다.

입력 단계에서 사용자는 특정 유형의 선호 또는 제외를 나타낼 수 있습니다.특정 유형의 선호도는 다른 유형의 중요도가 더 높은 경우에도 통계적으로 유의한 경우에만 허용됩니다.

ILRI는 농작물 수확량, 수심, 토양 염도와 같은 규모에 대한 적용 예를 제공한다.

SegReg가 사용되는 출판물 목록을 [5]참조할 수 있습니다.

방정식

독립 변수가 하나만 있는 경우 다음과 같은 결과가 나올 수 있습니다.

  • X < BP ==> Y = A1.X + B1 + RY
  • X > BP == > Y = A2.X + B2 + RY

여기서 BP는 중단점, Y는 종속 변수, X는 독립 변수, A는 회귀 계수, B는 회귀 상수, R은Y Y의 잔차입니다.두 개의 독립 변수가 있는 경우 결과는 다음과 같이 나타날 수 있습니다.

  • X < BPX ==> Y = A1.X + B1 + RY
  • X > BPX == > Y = A2.X + B2 + RY
  • Z < BPZ == > RY = C1.Z1 + D
  • Z > BPZ == > RY = C2.Z + D2

여기서X BP는 X의 BPZ, BP는 Z의 BP, Z는 두 번째 독립 변수, C는 회귀 계수, D는 Z에서의 R의Y 회귀에 대한 회귀 상수입니다.

두 번째 방정식의 R 식을Y 첫 번째 집합에 대입하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.

  • XX < BP 및 Z < BPZ == > Y = A1.X + C1.Z + E1
  • X < BPX 및 Z > BPZ ==> Y = A1.X + C2.Z + E2
  • X > BPX 및 Z < BPZ == > Y2 = A.X1 + C.Z3 + E
  • X > BPX 및 Z > BPZ ==> Y = A2.X + C2.Z + E4

여기서1 E = B1+D1, E2 = B1+D2, E3 = B2+D1 및4 E = B2+D입니다2.

대안

스크린프린트, 전기 전도도로 표현되는 토양 염도에 대한 밀 작물의 허용치(내구성)를 나타내는 데이터(ECe = 7.1dS/m).

브레이크 포인트(임계값)의 양쪽에서 회귀하는 대신 부분 회귀법을 사용하여 회귀 계수가 경미한 가능한 가장 긴 수평 스트레치를 찾을 수 있으며, 이 수평 스트레치의 바깥쪽에는 유의한 회귀 계수를 갖는 일정한 기울기가 있다.다른 방법은 독립적, 설명적, 변수([6]예측자라고도 함)의 다양한 양에 대해 종속 변수의 공차 수준을 탐지하려는 의도일 때 유형 3과 유형 4의 세그먼트 회귀에 사용할 수 있다.

첨부된 그림은 이 페이지 상단에 있는 정보 상자의 파란색 그래프와 같은 데이터에 관한 것입니다.여기서 밀 작물은 토양염도에 대한 허용오차를 파란색 수치 4.6이 아닌 EC=7.1dS/m로 한다.그러나 역치를 초과하는 데이터의 적합성은 설명 변수 X의 전체 영역에 걸쳐 회귀선에서 관측된 값의 편차의 제곱합을 최소화하는 원리(즉, 결정 계수의 최대화)를 사용하여 만들어진 파란색 그림에서는 잘 나타나지 않는다.회귀 분석은 수평 추세가 경사 추세로 바뀌는 점을 찾기 위해 설계되었습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 중단점이 있는 세그먼트 회귀 분석의 통계 원리
  2. ^ 중단점의 신뢰 구간 결정
  3. ^ 세그먼트 선형 회귀 분석에 대한 F-검정
  4. ^ 농민분야 배수연구: 데이터 분석, 2002.네덜란드 바게닝겐의 국제 토지 매립 개량 연구소(ILRI)의 프로젝트 「액체 골드」에의 공헌.[1]
  5. ^ SegReg를 사용한 출판물 목록
  6. ^ 부분 회귀를 위한 무료 소프트웨어