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统计代写|线性回归代写linear regression代考|Graphical Methods for Response Transformations
If the ratio of largest to smallest value of $y$ is substantial, we usually begin by looking at $\log y$.
Mosteller and Tukey (1977, p. 91)
The applicability of the multiple linear regression model can be expanded by allowing response transformations. An important class of response transformation models adds an additional unknown transformation parameter $\lambda_o$, such that
$$
Y_i=t_{\lambda_o}\left(Z_i\right) \equiv Z_i^{\left(\lambda_o\right)}=E\left(Y_i \mid \boldsymbol{x}i\right)+e_i=\boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\beta}+e_i . $$ If $\lambda_o$ was known, then $Y_i=t{\lambda_o}\left(Z_i\right)$ would follow a multiple linear regression model with $p$ predictors including the constant. Here, $\boldsymbol{\beta}$ is a $p \times 1$ vector of unknown coefficients depending on $\lambda_o, \boldsymbol{x}$ is a $p \times 1$ vector of predictors that are assumed to be measured with negligible error, and the errors $e_i$ are assumed to be iid with zero mean.
Definition 3.2. Assume that all of the values of the “response” $Z_i$ are positive. A power transformation has the form $Y=t_\lambda(Z)=Z^\lambda$ for $\lambda \neq 0$ and $Y=t_0(Z)=\log (Z)$ for $\lambda=0$ where
$$
\lambda \in \Lambda_L={-1,-1 / 2,-1 / 3,0,1 / 3,1 / 2,1} .
$$
统计代写|线性回归代写linear regression代考|Main Effects, Interactions, and Indicators
Section $1.4$ explains interactions, factors, and indicator variables in an abstract setting when $Y \Perp \boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{x}^T \boldsymbol{\beta}$ where $\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{\beta}$ is the sufficient predictor (SP). MLR is such a model. The Section $1.4$ interpretations given in terms of the $\mathrm{SP}$ can be given in terms of $E(Y \mid \boldsymbol{x})$ for MLR since $E(Y \mid \boldsymbol{x})=\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{\beta}=S P$ for MLR.
Definition 3.5. Suppose that the explanatory variables have the form $x_2, \ldots, x_k, x_{j j}=x_j^2, x_{i j}=x_i x_j, x_{234}=x_2 x_3 x_4$, et cetera. Then the variables $x_2, \ldots, x_k$ are main effects. A product of two or more different main effects is an interaction. A variable such as $x_2^2$ or $x_7^3$ is a power. An $x_2 x_3$ interaction will sometimes also be denoted as $x_2: x_3$ or $x_2 * x_3$.
Definition 3.6. A factor $W$ is a qualitative random variable. Suppose $W$ has $c$ categories $a_1, \ldots, a_c$. Then the factor is incorporated into the MLR model by using $c-1$ indicator variables $x_{W_j}=1$ if $W=a_j$ and $x_{W_j}=0$ otherwise, where one of the levels $a_j$ is omitted, e.g. use $j=1, \ldots, c-1$. Each indicator variable has 1 degree of freedom. Hence the degrees of freedom of the $c-1$ indicator variables associated with the factor is $c-1$.
Rule of thumb 3.3. Suppose that the MLR model contains at least one power or interaction. Then the corresponding main effects that make up the powers and interactions should also be in the MLR model.
Rule of thumb $3.3$ suggests that if $x_3^2$ and $x_2 x_7 x_9$ are in the MLR model, then $x_2, x_3, x_7$, and $x_9$ should also be in the MLR model. A quick way to check whether a term like $x_3^2$ is needed in the model is to fit the main effects models and then make a scatterplot matrix of the predictors and the residuals, where the residuals $r$ are on the top row. Then the top row shows plots of $x_k$ versus $r$, and if a plot is parabolic, then $x_k^2$ should be added to the model. Potential predictors $w_j$ could also be added to the scatterplot matrix. If the plot of $w_j$ versus $r$ shows a positive or negative linear trend, add $w_j$ to the model. If the plot is quadratic, add $w_j$ and $w_j^2$ to the model. This technique is for quantitative variables $x_k$ and $w_j$.
统计代写|线性回归代写linear regression代考|Graphical Methods for Response Transformations
如果最大值与最小值之比 $y$ 是实质性的，我们通常从查看 $\log y$.
Mosteller 和 Tukey (1977, p. 91)
多元线性回归模型的适用性可以通过允许响应变换来扩展。一类重要的响应变换模型增加了一个额外的末 知变换参数 $\lambda_0$ ，这样
$$
Y_i=t_{\lambda_o}\left(Z_i\right) \equiv Z_i^{\left(\lambda_o\right)}=E\left(Y_i \mid \boldsymbol{x} i\right)+e_i=\boldsymbol{x}i^T \boldsymbol{\beta}+e_i . $$ 如果 $\lambda_o$ 是已知的，那么 $Y_i=t \lambda_o\left(Z_i\right)$ 将道循多元线性回归模型 $p$ 包括常数的预测因子。这里， $\beta$ 是一个 $p \times 1$ 末知系数的向量取决于 $\lambda_o, \boldsymbol{x}$ 是一个 $p \times 1$ 假设以可忽略的误差测量的预测变量向量，以及误差 $e_i$ 被 假定为具有零均值的独立同分布。 定义 3.2。假设”响应”的所有值 $Z_i$ 是积极的。功率变换具有以下形式 $Y=t\lambda(Z)=Z^\lambda$ 为了 $\lambda \neq 0$ 和 $Y=t_0(Z)=\log (Z)$ 为了 $\lambda=0$ 在哪里
$$
\lambda \in \Lambda_L=-1,-1 / 2,-1 / 3,0,1 / 3,1 / 2,1
$$
统计代写|线性回归代写linear regression代考|Main Effects, Interactions, and Indicators
部分 $1.4$ 在抽象环境中解释交互作用、因啧和指示变量 $Y \backslash \operatorname{Perp} \boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{x}^T \boldsymbol{\beta}$ 在哪里 $\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{\beta}$ 是充分预测因子 (SP)。MLR就是这样一个模型。这部分 $1.4$ 的方面给出的解释 $\mathrm{SP}$ 可以给出 $E(Y \mid \boldsymbol{x})$ 对于 $M L R$ ，因为 $E(Y \mid \boldsymbol{x})=\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{\beta}=S P$ 为 $M L R_{\text {。 }}$
定义 3.5。假设解释变量的形式为 $x_2, \ldots, x_k, x_{j j}=x_j^2, x_{i j}=x_i x_j, x_{234}=x_2 x_3 x_4$ ，等等。然后变量 $x_2, \ldots, x_k$ 是主要影响。两个或多个不同主效应的乘积是交互作用。一个变量，例如 $x_2^2$ 或者 $x_7^3$ 是一种力 量。一个 $x_2 x_3$ 交互有时也表示为 $x_2: x_3$ 或者 $x_2 * x_3$.
定义 3.6。一个因素 $W$ 是一个定性随机变量。认为 $W$ 有 $c$ 类别 $a_1, \ldots, a_c$. 然后通过使用将因子合并到 MLR 模型中 $c-1$ 指标变量 $x_{W_j}=1$ 如果 $W=a_j$ 和 $x_{W_j}=0$ 否则，其中一个级别 $a_j$ 被省略，例如使用 $j=1, \ldots, c-1$. 每个指标变量有 1 个自由度。因此，自由度 $c-1$ 与因子相关的指标变量是 $c-1$.
经验法则 3.3。假设 MLR 模型至少包含一种暮或交互作用。那么构成权力和相互作用的相应主效应也应该 在MLR模型中。
经验法则 $3.3$ 建议如果 $x_3^2$ 和 $x_2 x_7 x_9$ 在 MLR 模型中，那么 $x_2, x_3, x_7$ ，和 $x_9$ 也应该在 MLR 模型中。一种 快速检查术语是否像的方法 $x_3^2$ 模型中需要的是拟合主效应模型，然后制作预测变量和残差的散点图矩阵， 其中残差 $r$ 位于顶行。然后顶行显示 $x_k$ 相对 $r$, 如果一个图是抛物线的，那么 $\angle x_k^2$ 应该添加到模型中。潜在的 预测因素 $w_j$ 也可以添加到散点图矩阵中。如果情节 $w_j$ 相对 $r$ 显示正或负线性趋势，添加 $w_j$ 到模型。如果 图是二次图，则添加 $w_j$ 和 $w_j^2$ 到模型。该技术适用于定量变量 $x_k$ 和 $w_j$.
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