Bài giảng Ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính: Đánh giá mối liên quan

Tuan V. Nguyen
Senior Principal Research Fellow, Garvan Institute of Medical Research
Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine
Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney
Adj. Professor of Epidemiology and Biostatistics,
School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia

Phân tích dữ liệu và ứng dụng | Đại học Dược Hà Nội | 12/6 to 17/6/2019

© Tuan V. Nguyen


Đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính
• Khái niệm 'residual' và phương sai
• RMSE – residual mean squared error
• Hệ số xác định (coefficient of determination)


Mô hình hồi qui tuyến tính
• Mô hình
Y = a + bX + e
• Chúng ta không biết α và β
• Nhưng có thể dùng dữ liệu thí nghiệm / thực tế để ước tính 2
tham số đó
• Ước số (estimate) của α và β là a và b


Phương pháp "Least square"
yˆ i = a + bxi
d i = yi - yˆ i
yi

Y

X

Tìm công thức (estimator) để tính a và b sao cho tổng d2 là nhỏ nhất à Least
square method = Bình phương nhỏ nhất


Residuals – độ dao động dư
• Mô hình cho dữ liệu
y = a + bx + e
Giá trị trung bình:

E(y) = yhat = a + bx

Phần dư :

e = y – E(y)

• Phát biểu "thường dân"
Dữ liện quan sát = Mô hình tiên lượng + Phần dư (nhiễu)
Phần dư = giá trị quan sát – giá trị tiên lượng


Phân tích phương sai
• Mô hình
pcfat = a + b*age+ e
• Giá trị quan sát = model (mô hình) + random (ngẫu nhiên)
SStotal

=

SSreg

+

SSerror

SStotal = total sum of squares
SSreg = sum of squares due to the regression model
SSerror = sum of squares due to random component


SSerror
pcfat

SSreg

SStotal

trung bình -- mean

age

SStotal = SSreg + SSerror
R-square = SSreg / SStotal


Hai thước đo đánh giá mô hình HQTT

• RMSE – residual mean squared error
– có thể xem là 'phương sai' của biến Y sau khi đã hiệu chỉnh
cho X

• Hệ số xác định (coefficient of determination), R2
– Phản ảnh bao nhiêu phần trăm dao động của biến Y có thể
giải thích bởi biến X (còn gọi là "explained variation")


Hệ số xác định (R2)
m1 = lm(pcfat ~ age, data=ob)
anova(m1)
RMSE = 46.8

Analysis of Variance Table
Response: pcfat
Df Sum Sq Mean Sq F value
Pr(>F)
age
1
5917 5916.8 126.52 < 2.2e-16 ***
Residuals 1215 56821
46.8
--Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
R2 = 5917 / (5917 + 56821) = 0.094


Diễn giải hệ số xác định
Residual standard error: 6.839 on 1215 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.09431, Adjusted R-squared: 0.09357

F-statistic: 126.5 on 1 and 1215 DF, p-value: < 2.2e-16

Coefficient of determination R2 = 0.094

Diễn giải: Những khác biệt về độ tuổi giải thích khoảng 9.5% tổng phương
sai của tỉ trọng mỡ.


Diễn giải RMSE
• RMSE = 46.8 là phương sai của biến Y sau khi đã hiệu chỉnh cho biến X
• Phương sai của pcfat khi chưa có X là
> var(ob$pcfat)
[1] 51.5935


Khác biệt gvề pcfat giữa nam và nữ: diễn giải
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 34.6724
0.1826
189.9
<2e-16 ***
genderM
-10.5163
0.3381
-31.1
<2e-16 ***

Mô hình (giả thuyết)
pcfat = α + β(gender) + ε

Phương trình

pcfat = 34.7 – 10.5*gender(M)

Diễn giải: Nam có tỉ trọng mỡ thấp hơn nữ 10.5% (SE 0.34%), và sự khác
biệt này có ý nghĩa thống kê (P < 0.0001)


Khác biệt gvề pcfat giữa nam và nữ: diễn giải
Residual standard error: 5.362 on 1215 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4432, Adjusted R-squared: 0.4428
F-statistic: 967.3 on 1 and 1215 DF, p-value: < 2.2e-16

Diễn giải: Khác biệt giữa nam và nữ giải thích 44% những khác biệt về
phương sai của tỉ trọng mỡ.


Tóm tắt
Hai thước đo đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính
• RMSE (phương sai của Y sau khi đã điều chỉnh cho X)
• Hệ số xác định R2