Tôi đang sử dụng hồi quy tuyến tính để ước tính các giá trị mà trong thực tế luôn không âm. Các biến dự đoán cũng không âm. Chẳng hạn, hồi quy số năm học và tuổi để dự đoán mức lương. Tất cả các biến trong trường hợp này luôn không âm.
Do đánh chặn tiêu cực, mô hình của tôi (được xác định bằng OLS) dẫn đến một số dự đoán phủ định (khi giá trị của biến dự đoán thấp đối với phạm vi của tất cả các giá trị).
Chủ đề này đã được đề cập ở đây và tôi cũng biết rằng việc buộc chặn ở mức 0 là không được khuyến khích , vì vậy có vẻ như tôi phải chấp nhận mô hình này là mô hình tôi phải sử dụng. Tuy nhiên, câu hỏi của tôi ở đây là về các tiêu chuẩn và quy tắc được chấp nhận khi đánh giá mô hình đó. Có bất kỳ quy tắc cụ thể ở đây? Đặc biệt:
- Nếu tôi có ước tính âm, tôi có thể làm tròn nó thành 0 không?
- Nếu giá trị quan sát là 100 và giá trị dự đoán là -300 và tôi biết rằng giá trị tối thiểu có thể là 0, đó là lỗi 400 hay 100? Chẳng hạn, khi tính ME và RMSE.
Nếu nó có liên quan đến cuộc thảo luận: Tôi đã sử dụng cả hồi quy tuyến tính đơn giản và hồi quy tuyến tính đa biến. Cả hai kết quả trong một số giá trị âm.
Biên tập:
Dưới đây là ví dụ về các mẫu phù hợp:
Các hệ số của hồi quy tuyến tính là 0,0010 (x) và -540 (chặn).
Đây là những gì xảy ra khi tôi sử dụng nhật ký cho X:
Là hồi quy tuyến tính phù hợp ở đây?