regressioonikoefitsiendid

Regressioonikoefitsiendid on regressioonimudeli parameetrid, mis kirjeldavad seost sõltuva muutuja ja sõltumatute muutujate vahel. Lineaarse mudeli korral y = β0 + β1x1 + ... + βk xk + ε peab iga koefitsient βi näitama eeldatavat muutust y puhul, kui vastava prognoosija xi väärtus suureneb ühe ühiku võrra, hoides teisi muutujaid konstantidena. Intercept ehk β0 esindab eeldatavat y väärtust, kui kõik xi on null.

Hindamine: Regressioonikoefitsiendid hinnatakse tavaliselt läbi minimaalsete ruutude meetodi (OLS), mis eesmärgina minimeerida jääkide ruutude summat. Hinnangud, standardvead ning t- või p-väärtused annavad infot koefitsientide olulisuse kohta ning usaldusvahemikud (usaldusintervallid) kirjeldavad, milliseid väärtusi võivad koefitsiendid valitud andmete põhjal tegelikult võtta.

Tähendus ja kasutus: Koefitsiendid võimaldavad hinnata, kui suur on prognoositav muutus y puhul, kui üks või mitu sõltumatut muutujat muutub. Üksikute koefitsientide suurus ja märk annavad teavet seotud muutujate mõju tugevusest ja suunast. Standardiseeritud koefitsiendid võimaldavad võrrelda muutujate mõju eri mõõtmete vahel. Oluline on märkida, et koefitsiendid kirjeldavad seoseid, mitte põhjuslikku põhjust; kausatsioon nõuab täiendavaid kavatsusi või eksperimentaalseid andmeid.

Sõltuvused ja piirangud: Koefitsientide hindamine võib olla mõjutatud multikollineaarsusest, mudeli valikust ja eeldustest, nagu lineaarne seos, sõltuvus, homoskedastus ja ning normaalne jääkide jaotus. Juhul eeskirjade mittejärgimisest võib tuleneda koefitsientide väärtuste ja nende usaldusvahemike väärarusaam.