Ist "nicht angepasst" im Grunde nur eine einfache lineare Regression, während "angepasst" eine multiple Regression ist? Betrachten Sie beispielsweise die Auswirkung von x auf y, indem Sie andere Variablen wie a, b und c anpassen, anstatt sie nicht anzupassen.
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Antworten:
Da basierend auf den Kommentaren "Ja" nicht lang genug ist, um eine Antwort zu sein:
Ja.
Wenn eine Regression eine nicht angepasste Schätzung meldet, ist dies nur eine Regression von X auf Y ohne andere Kovariaten. Eine angepasste Schätzung ist die gleiche Regression von X auf Y in Gegenwart mindestens einer Kovariate.
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Eine grobe Schätzung wird erhalten, wenn Sie den Effekt nur einer unabhängigen (Prädiktor-) Variablen berücksichtigen, dh Ihre Gleichung besteht nur aus einer unabhängigen Variablen. Wenn Sie mehr unabhängige Variablen in die Analyse einbeziehen (Confounder-Variablen), erhalten Sie eine sogenannte und angepasste Schätzung, die den Effekt aufgrund aller zusätzlichen unabhängigen Variablen berücksichtigt, die in der Analyse enthalten sind.
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Alles oben Genannte ist wahr, ich möchte nur hinzufügen, dass die Anpassung ist, wenn Sie mehrere Kovarianten oder unabhängige Variablen (zum Beispiel: X1, X2, X3, X4) berücksichtigen und sie alle auf ihren 'Mittelwert' setzen, mit Ausnahme einer unabhängigen Variablen ( X1) um die Beziehung zwischen dieser einen unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen (X1 und Y) zu erfassen.
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