Има ли разлика между моделите на добавките и обобщените модели на добавките? http://artsandsciences.sc.edu/geog/hvri/sites/sc.edu.geog.hvri/files/attachments/SoVI%20recipe_2016.pdf


Отговор 1:

Да.

Адитивният модел се вписва в данните като сбор от еднозначни прогнози. Обобщен модел на добавка отговаря на трансформация на данните, като логаритъм или обратна. За статистик това е просто трансформация на зависимата променлива, която е стандартна техника, използвана при всички видове монтаж, но има свое име по исторически причини.

Референцията ви казва да ги добавите. Не знам как бихте могли да ги включите в регресионен модел, тъй като нямате зависима променлива. Изглежда, че изграждате индекс, вместо да предсказвате нещо.

Тук просто се досещам, но смисълът на процедурата изглежда е да се намали размерът. Имате много данни от преброяването и искате да извлечете индекс за социална уязвимост, който след това да използвате за бъдещи изследвания.

Единствената причина за трансформиране на резултата за социална уязвимост би била да й се придадат някои стандартизирани статистически свойства, като нормално или равномерно разпределение, или може би да се очаква очакваната му стойност равна на някаква друга мярка за социална уязвимост за лесно сравняване. Това би могло да го направи по-удобно да се използва при по-нататъшни изследвания. Но това не би променило информационното съдържание на мярката. Всеки може винаги да трансформира мярката в по-нататъшните изследвания.

Можете да добавите стъпка, където поставяте тежести върху отделните компоненти, преди да ги добавите. Но това би изглеждало поражение на въпроса. Мисля, че тук става въпрос, че имате твърде много променливи, за да използвате всяка поотделно като независима променлива. Ако разполагате с информацията, за да поставите тежести върху всеки от тях за индекса, защо просто не използвате компонентите поотделно в регресия? Може да има някаква причина за това, например, може да имате информация в един набор от данни, за да изчислите теглата, но искате да използвате мярката в друг набор от данни, където не сте. Но предполагам, че просто добавите тук.