Duz cizgi ne zaman yanlis modeldir?
Sıradan regresyon, kimsenin pek kontrol etmediği iki şeyi varsayar: yanıt her değeri alabilir ve yayılımı her yerde aynıdır. Fabrikada çok yaygın iki veri türü bu varsayımların ikisini de bozar.
Sayımlar. "Bu vardiyada kaç hata çıktı?" bir sayımdır. Düz bir çizgi uydurursanız, gönül rahatlığıyla eksi bir hata tahmin eder; ayrıca 2 hatalı vardiyayla 40 hatalı vardiyayı aynı gürültü seviyesinde sayar — oysa değildirler. Poisson regresyonu log bağlantı kullanır: tahminler pozitif kalır ve etki bir oran olarak okunur. 1,30'luk bir oran, X'in her biriminin beklenen sayımı 1,30 katına çıkardığı, yani %30 artırdığı anlamına gelir. Sahada zaten bu dille konuşulur.
Poisson'un içindeki tuzak. Varyansın ortalamaya eşit olduğunu varsayar. Gerçek kusur verisi neredeyse hiç böyle değildir — makineler, vardiyalar ve partiler fazladan değişkenlik katar. Bu olduğunda standart hatalar olduğundan küçük çıkar, p-değerleri küçülür ve var olmayan etkiler anlamlı görünür. SenSight yayılımı ölçer; eşiği aşarsa standart hataları genişletir (quasi-Poisson) ve bunu tablonun üstünde söyler. 1,0 tam uyum demektir; 3,9 ise sayımların Poisson'un beklediğinden neredeyse dört kat daha değişken olduğu anlamına gelir.
Eğriler. Takım aşınması, sıcaklığa karşı verim, çözünme, kuruma — bunlar bükülür. Eğri Uydur, sahada sık görülen şekilleri dener ve AIC ile düz çizgiye karşı sıralar; AIC fazladan parametreyi zaten cezalandırır. Yani bir eğri ancak şekil gerçekten oradaysa kazanır, daha çok düğmesi olduğu için değil. Düz çizgi kazanırsa bu da gerçek bir cevaptır: bükülen bir şey yok.
Sayımlar. "Bu vardiyada kaç hata çıktı?" bir sayımdır. Düz bir çizgi uydurursanız, gönül rahatlığıyla eksi bir hata tahmin eder; ayrıca 2 hatalı vardiyayla 40 hatalı vardiyayı aynı gürültü seviyesinde sayar — oysa değildirler. Poisson regresyonu log bağlantı kullanır: tahminler pozitif kalır ve etki bir oran olarak okunur. 1,30'luk bir oran, X'in her biriminin beklenen sayımı 1,30 katına çıkardığı, yani %30 artırdığı anlamına gelir. Sahada zaten bu dille konuşulur.
Poisson'un içindeki tuzak. Varyansın ortalamaya eşit olduğunu varsayar. Gerçek kusur verisi neredeyse hiç böyle değildir — makineler, vardiyalar ve partiler fazladan değişkenlik katar. Bu olduğunda standart hatalar olduğundan küçük çıkar, p-değerleri küçülür ve var olmayan etkiler anlamlı görünür. SenSight yayılımı ölçer; eşiği aşarsa standart hataları genişletir (quasi-Poisson) ve bunu tablonun üstünde söyler. 1,0 tam uyum demektir; 3,9 ise sayımların Poisson'un beklediğinden neredeyse dört kat daha değişken olduğu anlamına gelir.
Eğriler. Takım aşınması, sıcaklığa karşı verim, çözünme, kuruma — bunlar bükülür. Eğri Uydur, sahada sık görülen şekilleri dener ve AIC ile düz çizgiye karşı sıralar; AIC fazladan parametreyi zaten cezalandırır. Yani bir eğri ancak şekil gerçekten oradaysa kazanır, daha çok düğmesi olduğu için değil. Düz çizgi kazanırsa bu da gerçek bir cevaptır: bükülen bir şey yok.
Uygulamada dene
Deneyin: bir kusur sayısı kolonuyla Sayım (Poisson) panelini açın ve katsayı yerine oranı okuyun. Sonra doyuma gittiğinden şüphelendiğiniz bir çift üzerinde Eğri Uydur'u çalıştırıp eğrinin AIC değerini düz çizgininkiyle karşılaştırın.