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Fórmula de regresión lineal simple para el conjunto de datos que tiene incertidumbres sobre x e y

Voy a impartir clases en el Laboratorio de Física en el Primer año de estudios de Licenciatura. En la mayoría de los ejercicios durante el análisis de los datos de los estudiantes se tienen que ajustar una línea a las medidas que han tomado.

Necesito fórmulas de ajuste de los datos al modelo:

$$ y_i = Ax_i + B + \epsilon_i $$

Donde $\epsilon_i$ es error de punto de $i$.

Ya que en la mayoría de los casos va a tener errores significativos en ambos $x_i$ $y_i$ debo incluir: $\sigma_{x_i}$$\sigma_{y_i}$). Pero he encontrado sólo las fórmulas que incluyen sólo los errores de $y_i$ mediante la inclusión de pesos:

$$ w_i=\frac{1}{\sigma_{y_i}^2} $$

También me gustaría tener fórmulas para uncertainities en $A$ $B$ que si es necesario tener en cuenta$\sigma_{x_i}$$\sigma_{y_i}$.

Las referencias a las fuentes que discute este problema sería también muy apreciado.

PS. Aunque me gustaría ser capaz de utilizar OLS --- no es necesario, el modelo debe ser lo suficientemente simple para ser usado (y entendido) por estudiantes de primer año, y lo suficientemente simple para ser implementado en OOCalc en Excel sheed withhout el uso de las estadísticas avanzadas funciones.

PS II. Realmente he comprobado que la mayoría de las fuentes obvias de que las fórmulas, así que por favor sea amable :)

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Ted Puntos 854

@único comentario que puede ser la mejor respuesta obtendrá. Usted necesita para investigar los errores en las variables de los modelos, pero son bastante complejos.

Dudo que los errores en las variables de los modelos se pueden encajar en Excel (Excel puede incluso ajuste de mínimos cuadrados ponderados? - que es el mínimo que se necesita). No hay ninguna OLS solución aparte de la esperanza/suponiendo que los errores en la $y$s son suficientemente homogéneas y que aquellos en el $x$s no son particularmente material y por lo tanto es aceptar a hacer la inferencia basado condicionalmente observadas en las $x$s.

A partir de su pregunta y la respuesta a @único comentario suena como que usted está seguro de a) que el $\sigma_{x_i}$ $\sigma_{y_i}$ varían de forma sistemática y b) es factible para el modelo de esta variación. Si b) sostiene que habrá una solución a su problema, pero es bastante implicada. Yo pondría en duda la necesidad de una). Aun admitiendo su error en el $x$s es un gran paso adelante; ¿por qué no asumir ahora que la varianza del error es constante (por lo menos hasta que se obtenga evidencia de lo contrario).

En primer lugar, tener un ir en la regresión de Deming, suponiendo una constante de la varianza para el $x_i$ de error en la medición. Esto sin duda debe ser lo suficiente como para ir junto con el, y va a ser demasiado para Excel estoy seguro. El MethComp paquete en R puede aplicar la regresión de Deming.

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rvk Puntos 11

Creo que quiere calcular LR intervalos de confianza, en contraposición a intervalos de predicción. Va a encontrar muchos hilos en este sitio sobre el tema.

A menos que usted está haciendo referencia a un error de medición, que es más complejo el tema, pero aún relacionadas con los intervalos de confianza.

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