Lineární regresní model I
Definice a zadání
Bi7491 Regresní modelování
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Co byste po dnešní hodině měli
vědět a umět?
Vědět, jak se definuje lineární regresní model
Vysvětlit předpoklady regresních modelů
Umět použít v lineárním regresním modelu různé typy prediktorů
Vědět, co je multikolinearita, jak ji zjistit a jak se s ní vypořádat
Lineární regresní model I
Definice lineárního regresního modelu
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Jak popsat vztah mezi dvěma
kvantitativními proměnnými?
20 25 30 35
20406080100
BMI
VitaminD
intuitivně jsme schopni nakreslit přímku vedoucí mezi pozorováními...
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Metoda nejmenších čtverců – minimalizuje vzdálenosti přímky od bodů
koncentrace vitaminu D = 111,1 – 2,4BMI
Jak popsat vztah mezi dvěma
kvantitativními proměnnými?
0 10 20 30 40 50 60
020406080100120140
BMI
VitaminD
111,1
Intercept
(posun,
absolutní člen)
24 (na 10 jednotek)
Slope
(směrnice přímky)
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Model s jednou spojitou proměnnou
ni
xY ii
,...,1
10

 
absolutní člen, posun směrnice (sklon) regresní přímky
počet pozorování
proč tady není = ??
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Lineární regresní model
Stochastická složka
ni
xY iii
,...,1
10

 
Pro rezidua musí platit:
1. jsou nesystematické
2. jsou homogenní v rozptylu
3. jsou nekorelované
Rezidua
0iE
02
iD
jiC ji  ,0),( 
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Vícenásobná
(víceprediktorová) regrese
ni
xxY iippii
,...,1
...110

 
ni
xxEY ippii
,...,1
...110

 
lze zapojit více vysvětlujících proměnných
lze zapsat jako vztah pro střední hodnotu (a vynechat rezidua)
kde ßj jsou neznámé parametry (j = 0,...,p)
počet prediktorů je p
počet parametrů je p+1=k
počet pozorování je n.
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Víceprediktorová regrese
Model pro predikci porodní hmotnosti dle UZ markerů
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Rozepsané...
jednotlivá
pozorování
nppnn
pp
pp
xxEY
xxEY
xxEY






...
...
...
110
221102
111101

Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Maticový zápis
systematická
složka
náhodná
složka
závisle
proměnná
εXβY 
matice plánu regresní
koeficienty










































npnpn
p
n xx
xx
Y
Y









10
1
1111
1
1
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Normální lineární regresní model
• Náhodná složka modelu je reprezentována náhodnými chybami εi
Rozdělení těchto náhodných veličin εi je normální
• Rozptyl je všude stejný, pozorování jsou nezávislá
• předpokladem sestrojení statistik pro testy v tomto modelu
niXY iij
p
j
ji ,...,1,
1
0  

),0(~ 2
 Ni
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Odhad neznámých parametrů
Parametry β
• Odhad metodou nejmenších čtverců
• nejlepší, nestranný, lineární odhad β (BLUE)
• lze ukázat, že rozptyl tohoto odhadu je
YXXXβOLS
 1
)(ˆ
12
)(ˆ 
 XXβOLS D
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Odhad neznámých parametrů
Reziduální součet čtverců
YXβYY  OLSeS
22
11 )ˆ(...)ˆ(
)ˆ()ˆ(
)ˆ()ˆ(
nn
OLSOLSe
YYYY
S



YYYY
βXYβXY
lze ukázat
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Odhad neznámých parametrů
Rozptyl 2
kn
S
s e

2
reziduální součet čtverců
stupně volnosti modelu
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Statistické testy
v lineárním regresním modelu
• Testování lineární kombinace parametrů
• Hypotéza:
• Testová statistika:
• Speciálním případem je klasický t-test
)(~
ˆ
knt
s
T 




cX)X(c
βcβc
1
OLS
H0: c´ = x
H1: c´ ≠ x
x ... konstanta
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
• Testování více parametrů zároveň
• Předpokládá blokové označení parametrů:
• Obdobně i pro odhad
)',...,,,...,( 11 kmm  β
Statistické testy
v lineárním regresním modelu
1β 2β







2
1
β
β
β









2
1
ˆ
ˆ
ˆ
OLS,
OLS,
OLS
β
β
β 





 
2221
12111
)(
VV
VV
XX
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
• Hypotéza
• Statistikou je
• Speciálním případem je klasická analýza rozptylu
Statistické testy
v lineárním regresním modelu
),(~)ˆ()'ˆ(
)(
1
222
knmkF
mks
F 

 
ββVββ OLS,2
1
22OLS,2







2
1
β
β
β









2
1
ˆ
ˆ
ˆ
OLS,
OLS,
OLS
β
β
β 





 
2221
12111
)(
VV
VV
XX
H0: 2 = x
H1: 2 ≠ x
x ... konstantní vektor
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
• V lineárním modelu jsou rezidua rozdíly mezi pozorovanými a
odhadnutými (očekávanými) hodnotami závisle proměnné:
• Hodnocení reziduí je nesmírně důležité pro posouzení splnění
předpokladů modelu
Analýza reziduí
20 25 30 35
20406080100
BMI
VitaminD
YYεr ˆˆ 
20 25 30 35
-2002040
BMI
Rezidua
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Koeficient determinace
T
e
S
S
R 12


n
i
iie YYS
1
2
)ˆ(

n
i
iT YYS
1
2
)(
Reziduální součet čtverců:Celková variabilita výsledku:
Koeficient determinace = vyčerpaná variabilita výsledku modelem
Nevyčerpaná variabilita
Lineární regresní model I
Prediktory různých datových typů
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
• představuje matici nezávislých proměnných - prediktorů
Matice plánu










































npnpn
p
n xx
xx
Y
Y









10
1
1111
1
1
systematická
složka
náhodná
složka
závisle
proměnná
matice plánu
nppnn
pp
pp
xxEY
xxEY
xxEY






...
...
...
110
221102
111101

Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
• představuje matici nezávislých proměnných – prediktorů
• promítají se do ní
– konstanta – absolutní člen
– spojité proměnné
– kategoriální proměnné
Matice plánu
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Konstanta – absolutní člen
































nnY
Y


 
1
0
1
1
1
0
02
01






nEY
EY
EY

• Předpokládáme stejnou střední hodnotu pro celý soubor –
odhadli jsme výběrový průměr
• Sloupec jedniček budeme v matici plánu uvažovat téměř vždy
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Konstanta – absolutní člen
0 100 200 300 400
15202530354045
Index
BMI
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Spojité prediktory





































nnn x
x
Y
Y





1
1
0
11
1
1
nn xEY
xEY
xEY
10
2102
1101







• Střední hodnota se lineárně mění v závislosti na prediktoru
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Spojité prediktory
10 15 20 25 30 35 40
15202530354045
Tukova tkan
BMI
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Spojité prediktory – jak na polynom?
2
210
2
222102
2
121101
nnn xxEY
xxEY
xxEY







• Předpokládáme, že očekávaná hodnota opisuje parabolu
• Lze přidat flexibilitu přidáním další mocniny
• Pozor na multikolineritu a „znesmyslnění“ koeficientů
• NAJEDNOU UŽ LINEÁRNÍ MODELY NEJSOU TAK DOCELA LINEÁRNÍ
• Stále však musí platit, že lineární prediktor je lineární kombinací
parametrů modelu










































nnn xx
xx
Y
Y






1
2
1
0
2
1
2
111
1
1
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Spojité prediktory – jak na polynom?
10 15 20 25 30 35 40
15202530354045
Tukova tkan
BMI
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
• Většinou nelze uvažovat jako kvantitativní
– to by předpokládalo linearitu a stejné rozdíly mezi následujícími
skupinami
• Je potřeba vytvořit tzv. dummy proměnné
• Vždy vytváříme o jednu proměnnou méně, než je hodnot
kategoriálního prediktoru
Kategoriální prediktory
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Kategoriální prediktory
Nominální kódování
Původní Nové proměnné
BMI kateg. Normální váha Nadváha Obezita
Podváha 0 0 0
Normální váha 1 0 0
Nadváha 0 1 0
Obezita 0 0 1














































nnnnn xxx
xxx
Y
Y







1
3
2
1
0
321
1312111
1
1
0iEY
10  iEY
20  iEY
30  iEY
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Podvaha Normalni Nadvaha Obezita
01020304050
Tukovatkan[%]
Kategoriální prediktory
Nominální kódování
0
1
2
3
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Kategoriální prediktory
Ordinální kódování
Původní Nové proměnné
BMI kateg. Normální váha Nadváha Obezita
Podváha 0 0 0
Normální váha 1 0 0
Nadváha 1 1 0
Obezita 1 1 1














































nnnnn xxx
xxx
Y
Y







1
3
2
1
0
321
1312111
1
1
0iEY
10  iEY
210  iEY
3210  iEY
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Podvaha Normalni Nadvaha Obezita
01020304050
Tukovatkan[%]
Kategoriální prediktory
Ordinální kódování
0
1
2
3
Lineární regresní model I
Klasické modely novým pohledem
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Co už známe, ale jinak...
t-test
• jedná se o lineární model s jedním kategoriálním
prediktorem se dvěma hodnotami





















11
11
01
01


X
iEY
 iEY
H0:  = 0
H1:  ≠ 0
Použijeme výše zmíněný t-test
pro lineární modely...
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Co už známe, ale jinak...
analýza rozptylu
• jedná se o lineární model s jedním kategoriálním
prediktorem s m hodnotami

































101
101
011
011
001
001










X
iEY
1 iEY
H0:
H1:
1 miEY 





















 0
0
1
1

m






















 0
0
1
1

m

Použijeme výše zmíněný F-test
pro lineární modely...
Lineární regresní model I
Předpoklady lineárního
regresního modelu
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Předpoklady lineární regrese
nixxY iipii ,...,1,... 1110  
),0(~ 2
 Ni
LINEARITA
ADITIVITA
ROZLOŽENÍ REZIDUÍ
NEZÁVISLOST POZOROVÁNÍjiC ji  ,0),( 
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Naučíme se s nimi vypořádat...
nixxY iipii ,...,1,... 1110  
),0(~ 2
 Ni
LINEARITA
ADITIVITA
ROZLOŽENÍ REZIDUÍ
NEZÁVISLOST POZOROVÁNÍjiC ji  ,0),( 
V prediktorech ... polynomiální zadání
V parametrech ... linkovací funkce
Korelační struktura – smíšený model
Interakce
Logistická/Poissonova regrese
Lineární regresní model I
Multikolinearita
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Co je multikolinearita?
• Kdyby spolu proměnné nesouvisely, tak by víceprediktorová
regrese pozbývala smyslu...
• Problém však představuje vysoká korelace mezi prediktory,
neboť znemožňuje odhadnutí účinku jednotlivých prediktorů
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Příklad
40 60 80 100 120 140 160 180
140150160170180190200
Hmotnost [kg]
Vyska[cm]
Výška = 147 + HmotnostKg x 0,3
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Příklad
Výška = 147 + HmotnostLb x 0,14
100 150 200 250 300 350 400
140150160170180190200
Hmotnost [libry]
Vyska[cm]
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Příklad
• Co kdybychom dali do modelu obě proměnné?
• Výška = β0+ HmotnostKg ∙ β1 + HmotnostLb ∙ β2
• Výška = 147 + HmotnostKg ∙ 0,3+ HmotnostLb ∙ 0
• Výška = 147 + HmotnostKg ∙ 0 + HmotnostLb ∙ 0,14
• Výška = β0+ (HmotnostLb ∙ 0,45) ∙ β1+ HmotnostLb ∙ β2
• Výška = β0+ HmotnostLb ∙ ( 0,45 ∙ β1+ β2 )
• tedy kterékoliv koeficienty, které řeší 0,45 ∙ β1+ β2 = 0,14
• a těch je nekonečně mnoho...
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Problémy s multikolinearitou
• může se objevit divné chování
– velké změny parametrů při odebrání/přidání prediktoru
– obrovské směrodatné odchylky
– extrémní odlehlé hodnoty
• software může upozornit na numerickou nestabilitu
• prediktory v automatických metodách jsou vybírány náhodně
• je obtížné skutečně odhadnout efekt
• může být i dobrý model na predikci, ale nepoužitelný na
odhad efektu kovariát
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Jak najít dva korelované prediktory?
• Jak najít korelované proměnné?
– Dvě proměnné – xy-graf, korelační matice
– Korelační matice odhadnutých koeficientů
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Jak najít více korelovaných prediktorů?
• Ze dvou a více prediktorů lze spočítat jiný
Tolerance
Variance inflation factor (nafouknutí rozptylu)
– převrácená hodnota tolerance
– nad 4 znepokojivé, nad 10 závažné
– výpočet pro i-tý parametr
– kde Ri
2 je čtverec vícenásobné korelace mezi i-tým sloupcem matice
plánu a ostatními sloupci (koeficient determinace modelu vysvětlující
daný prediktor ostatními prediktory)
2
1
1
i
i
R
VIF


Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Řešení
• Vypustit část korelovaných proměnných
– ty, které obsahují chybějící data, hůře se měří, nebo jsou z jiných
důvodů nedůvěryhodné
• Vytvoření a/nebo proměnné
• Zkobinovat prediktory do jednoho skóre
– např. věk + výška + váha -> věk + BMI
Lineární regresní model I
Závěr
Ondřej Májek, 2019
Bi7491 Regresní modelování – Lineární regresní model I
Institut biostatistiky a analýz
Lékařská fakulta, Masarykova univerzita
Co byste po dnešní hodině měli
vědět a umět?
Vědět, jak se definuje lineární regresní model
Vysvětlit předpoklady regresních modelů
Umět použít v lineárním regresním modelu různé typy prediktorů
Vědět, co je multikolinearita, jak ji zjistit a jak se s ní vypořádat