вруны
Читаю тут в одной монографии по структурному моделированию: "If an independent variable in a multiple regression model has measurement error, then the model residuals would be correlated with this independent variable, leading to violation of the basic statistical assumption."
Что-то меня засомневало это утверждение. Составляем имитиационную модель в R:
t <- rnorm(100, 5.5, 2)
x <- t + rnorm(100, 0, 1)
y <- t * 0.5 + 1.5 + rnorm(100, 0, 1)
res <- lm(y ~ x)
r <- residuals(res)
cor(r, x)
и нифига подобного, не коррелирует независимая переменная с остатками. Может имелась ввиду неслучайная ошибка измерения?
апдейт: ага, понятно, коррелировать нужно не наблюдаемую независимую переменную, а истинное значение: cor(r, t)
Что-то меня засомневало это утверждение. Составляем имитиационную модель в R:
t <- rnorm(100, 5.5, 2)
x <- t + rnorm(100, 0, 1)
y <- t * 0.5 + 1.5 + rnorm(100, 0, 1)
res <- lm(y ~ x)
r <- residuals(res)
cor(r, x)
и нифига подобного, не коррелирует независимая переменная с остатками. Может имелась ввиду неслучайная ошибка измерения?
апдейт: ага, понятно, коррелировать нужно не наблюдаемую независимую переменную, а истинное значение: cor(r, t)