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J-GLOBAL ID：202202243083923087   整理番号：22A1036475

化学種データに取り組む二項回帰における残留プロットによる診断【JST・京大機械翻訳】

Diagnostics through Residual Plots in Binomial Regression Addressing Chemical Species Data

著者 (2件)： Hussain Zawar (Department of Statistics, Bahauddin Zakariya University, Multan 60800, Pakistan) ,  Akbar Atif (Department of Statistics, Bahauddin Zakariya University, Multan 60800, Pakistan)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然科学における一般化線形モデル(GLM)として二項回帰を用いて,結果の原因となる共変量構造を同定した。実装前の任意のモデルの妥当性と有効性を評価することは非常に重要である。GLM文脈において,本研究は,選択された予測子の関数として影響診断を可視化するための部分残差(PRES),拡張部分残差(APRES),および条件付き期待値と残差(CERES)プロットの構造と有用性を調査した。ここでは,二項回帰を予測子変換で考慮し,PRES,APRES,およびCERESプロットを異常値と多重共線性の診断のために構築した。良好な視覚印象を得るためのこれらのプロットの有効性は,異なる共変量を持つ応答変数とアリーディングリンク関数の挙動により変化する可能性がある。効率的なモデリングのためのパターンを認識するために,化学種の妨害された内部回転(HIR)処理のデータに,ある技術を適用した。異なるプロットに対する試験の電力は,APRESとCERES(L)が,異常値と多重共線性の検出に対して最大電力に耐えることを示した。結果は,残差プロットが従来の方法と比較してより効果的であり,科学者が診断政策のデータを容易に,効果的にモデル化するのを助けることを明らかにした。Copyright 2022 Zawar Hussain and Atif Akbar. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  関数 ,  視覚 ,  電力 ,  研究 ,  残差 ,  期待値 ,  可視化 ,  多重化 ,  異常値 ,  有効性 ,  自然科学 ,  *化学種
準シソーラス用語： 予測子 ,  ピーク電力 ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

引用文献 (36件)：

• T. H. M. Le, T. T. Tran, L. K. Huynh, "Identification of hindered internal rotational mode for complex chemical species: a data mining approach with multivariate logistic regression model," Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 172, pp. 10-16, 2018.
• T. H. M. Le, S. T. Do, L. K. Huynh, "Algorithm for auto-generation of hindered internal rotation parameters for complex chemical systems," Computational and Theoretical Chemistry, vol. 1100, pp. 61-69, 2017.
• A. Y. Ben-Naim, Statistical Thermodynamics for Chemists and Biochemists, Springer Science & Business Media, Berlin, Germany, 2013.
• A. F. Lukman, K. Ayinde, S. Binuomote, O. A. Clement, "Modified ridge-type estimator to combat multicollinearity: application to chemical data," Journal of Chemometrics, vol. 33, no. 5, 2019.
• P. McCullagh, J. A. Nelder, Generalized Linear Models, Chapman & Hall, London, United Kingdom, 1989.

タイトルに関連する用語 (4件)： 化学種 ,  残留 ,  プロット ,  診断