Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°7.

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1 Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°7

2 Le date per la consegna del lavoro di gruppo sono inderogabilmente fissate: –venerdì 11 gennaio 2013 –lunedì 21 gennaio 2013 La consegna va effettuata in Segreteria (4° piano) entro le ore 12 alla Sig.ra Enrica Luezza Il lavoro di gruppo, previa consegna nelle date stabilite, avrà validità di un anno accademico. Consegna Lavoro di gruppo

3 Regressione lineare - Modello Modello di regressione lineare si vuole modellare una relazione di tipo lineare tra una variabile dipendente e un insieme di regressori che si ritiene influenzino la variabile dipendente si vuole approssimare la nuvola dei punti osservati (ogni punto rappresenta un intervistato) con una retta tra tutte le infinite rette possibili si stima la retta che fornisce linterpolazione migliore stimando i coefficienti associati ai regressori che entrano nel modello (tutto ciò con il vincolo di minimizzare gli errori di approssimazione).

4 proc reg data=dataset; model variabile_dipendente= regressore_1... regressore_p /option(s); run; quit; Modello di regressione lineare – selezione automatica dei regressori (a partire da p regressori) PROC REG – Sintassi OPTIONS: stb calcola i coefficienti standardizzati

5 PROC REG – Esempio Variabile dipendente (soddisfazione globale) e 9 regressori Nome variabileDescrizione variabile AltriOperatori_2Livello di soddisfazione relativo ai costi verso altri operatori assistenza_2Livello di soddisfazione relativo al servizio di assistenza Autoricarica_2Livello di soddisfazione relativo alla possibilità di autoricarica CambioTariffa_2Livello di soddisfazione relativo alla facilità di cambiamento della tariffa ChiamateTuoOperatore_2 Livello di soddisfazione relativo alla possibilità di effettuare chiamate a costi inferiori verso numeri dello stesso operatore ComodatoUso_2 Livello di soddisfazione relativo alla possibilità di rivecere un cellulare in comodato d'uso CostoMMS_2Livello di soddisfazione relativo al costo degli MMS Promozioni_2 Livello di soddisfazione relativo alla possibilità di attivare promozioni sulle tariffe vsPochiNumeri_2 Livello di soddisfazione relativo alle agevolazioni verso uno o più numeri di telefono soddisfazione_globaleLivello di soddisfazione globale relativo al telefono cellulare

6 PROC REG – Esempio proc reg data= corso.telefonia ; model soddisfazione_globale = CambioTariffa_2 ComodatoUso_2 AltriOperatori_2 assistenza_2 ChiamateTuoOperatore_2 Promozioni_2 Autoricarica_2 CostoMMS_2 vsPochiNumeri_2 / stb ; run; quit; Modello di regressione lineare variabile dipendente= SODDISFAZIONE_GLOBALE, regressori= 9 variabili di soddisfazione (livello di soddisfazione relativo a tariffe, promozioni, ecc.) REGRESSORI opzione per ottenere i coefficienti standardizzati VARIABILE DIPENDENTE

7 Regressione lineare – Valutazione modello Valutazione della bontà del modello (output della PROC REG) Test t per valutare la significatività dei singoli coefficienti (se p-value del test piccolo allora si rifiuta lipotesi di coefficiente nullo il regressore corrispondente è rilevante per la spiegazione della variabile dipendente) Test F per valutare la significatività congiunta dei coefficienti (se p-value piccolo rifiuto lipotesi che i coefficienti siano tutti nulli il modello ha buona capacità esplicativa) Coefficiente di determinazione R-quadro per valutare la capacità esplicativa del modello capacità di rappresentare la relazione tra la variabile dipendente e i regressori (varia tra 0 e 1, quanto più si avvicina ad 1 tanto migliore è il modello)

8 PROC REG – Output attenzione!! per stimare il modello SAS non utilizza i record con valori mancanti Il modello è abbastanza buono, spiega il 60% della variabilità della variabile dipendente. Quanto più R-Square si avvicina ad 1 tanto migliore è il modello! Number of Observations Read236 Number of Observations Used235 Number of Observations with Missing Values 1 Root MSE0.88676R-Square0.5949 Dependent Mean6.49362Adj R-Sq0.5787 Coeff Var13.65594

9 PROC REG – Output il modello ha buona capacità esplicativa, il p-value associato al test F è < 0.05 (livello di significatività) Analysis of Variance SourceDFSum of Squares Mean Square F ValuePr > F Model9259.8113928.8679336.71<.0001 Error225176.929030.78635 Corrected Total 234436.74043

10 PROC REG – Output se il p-value associato al test t è < 0.05 (livello di significatività fissato a priori) si rifiuta lipotesi H0 di coefficiente nullo, quindi il regressore corrispondente è rilevante per la spiegazione della variabile dipendente; Parameter Estimates VariableLabelDFParameter Estimate Standard Error t ValuePr > |t|Standardized Estimate Intercept 11.655290.299965.52<.00010 CambioTariffa_2 10.118380.031783.720.00020.19265 ComodatoUso_2 10.074900.027022.770.00600.12760 AltriOperatori_2 10.089570.032852.730.00690.13297 assistenza_2 10.104720.035072.990.00310.14126 ChiamateTuoOper atore_2 10.209690.035715.87<.00010.29775 Promozioni_2 10.174530.039624.41<.00010.25256 Autoricarica_2 1-0.001680.02660-0.060.9498-0.00300 CostoMMS_2 10.009810.027650.350.72300.01612 vsPochiNumeri_2 10.015710.030120.520.60240.02457

11 PROC REG – Output se il p-value associato al test t è >0.05 (livello di significatività fissato a priori) si accetta lipotesi H0 di coefficiente nullo, quindi il regressore corrispondente NON è rilevante per la spiegazione della variabile dipendente; Parameter Estimates VariableLabelDFParameter Estimate Standard Error t ValuePr > |t|Standardized Estimate Intercept 11.655290.299965.52<.00010 CambioTariffa_2 10.118380.031783.720.00020.19265 ComodatoUso_2 10.074900.027022.770.00600.12760 AltriOperatori_2 10.089570.032852.730.00690.13297 assistenza_2 10.104720.035072.990.00310.14126 ChiamateTuoOper atore_2 10.209690.035715.87<.00010.29775 Promozioni_2 10.174530.039624.41<.00010.25256 Autoricarica_2 1-0.001680.02660-0.060.9498-0.00300 CostoMMS_2 10.009810.027650.350.72300.01612 vsPochiNumeri_2 10.015710.030120.520.60240.02457

12 Regressione lineare – Interpretazione coefficienti Il coefficiente esprime la variazione che subisce la variabile dipendente Y in seguito a una variazione unitaria della variabile esplicativa, mentre il valore delle altre variabili esplicative rimane costante: ATTENZIONE!! i valori dei coefficienti dipendono dallunità di misura delle variabili quindi la loro entità non fornisce informazione sullimportanza dei diversi regressori rispetto alla variabile Y. in genere si considerano i coefficienti standardizzati (opzione STB della PROC REG) che non sono influenzati dallunità di misura delle variabili

13 PROC REG – Output se la variabile CambioTariffa_2 aumenta di una unità allora la soddisfazione globale aumenta del 19% se la variabile CambioTariffa_2 diminuisce di una unità allora la soddisfazione globale diminuisce del 19% N.B.:attenzione al segno del coefficiente!! Parameter Estimates VariableLabelDFParameter Estimate Standard Error t ValuePr > |t|Standardized Estimate Intercept 11.655290.299965.52<.00010 CambioTariffa_2 10.118380.031783.720.00020.19265 ComodatoUso_2 10.074900.027022.770.00600.12760 AltriOperatori_2 10.089570.032852.730.00690.13297 assistenza_2 10.104720.035072.990.00310.14126 ChiamateTuoOper atore_2 10.209690.035715.87<.00010.29775 Promozioni_2 10.174530.039624.41<.00010.25256 Autoricarica_2 1-0.001680.02660-0.060.9498-0.00300 CostoMMS_2 10.009810.027650.350.72300.01612 vsPochiNumeri_2 10.015710.030120.520.60240.02457

14 Importanza dei regressori Parameter Estimates VariableDFParameterStandardt ValuePr > |t|Standardized EstimateErrorEstimate Intercept11.710.2836.03<.00010 regressore 110.120.0323.77<.00010.19 regressore 210.080.0262.99<.00010.13 regressore 31-0.220.0346.29<.0001-0.31 regressore 410.180.0374.81<.00010.26 I coefficienti standardizzati sono utili per valutare limportanza relativa dei regressori. Possiamo ordinare i regressori in base allimportanza che hanno nello spiegare la variabile dipendente. Il regressore con valore assoluto del coefficiente standardizzato più alto è il più importante. Nellesempio il regressore 3 è il più importante, poi il regressore 4, l1 e infine il 2.

15 Regressione lineare – Variabili qualitative nominali Considerazioni da fare prima di stimare il modello Non si possono inserire variabili qualitative nominali tra i regressori Per considerare questo tipo di variabili allinterno del modello bisogna costruire delle variabili dummy (dicotomiche (0-1)) che identificano le modalità della variabile nominale originaria; Le variabili dummy saranno utilizzate come regressori.

16 Costruzione variabili dummy - esempio Es. Si vuole considerare tra i regressori la variabile qualitativa nominale Area che identifica larea di residenza degli intervistati La variabile Area assume tre modalità (nord-centro-sud) si costruiscono due variabili dummy

17 Costruzione variabili dummy - esempio Le variabili dummy da costruire sono due (la terza sarebbe ridondante può essere ottenuta come combinazione delle altre due) Area_nord vale 1 se lintervistato è residente al nord e 0 in tutti gli altri casi Area_centro vale 1 se lintervistato è residente al centro e 0 in tutti gli altri casi

18 Costruzione variabili dummy - esempio VARIABILE ORIGINARIA (non entra nel modello) VARIABILI DUMMY (entrano nel modello)

19 Costruzione variabili dummy - esempio Nella PROC REG si inseriscono le due variabili dummy (ma non la variabile originaria!) nella lista dei regressori i relativi coefficienti rappresentano leffetto della singola modalità (nord/centro) della variabile Area. proc reg data= … ; model Y= X1 X2 … area_nord area_centro /stb; run; quit;

20 Regressione lineare – Selezione regressori Nella scelta dei regressori bisogna cercare di mediare tra due esigenze: 1)maggior numero di variabili per migliorare il fit 2)parsimonia per rendere il modello più robusto e interpretabile Scelta dei regressori che entrano nel modello metodo di selezione automatica (PROC REG con opzione STEPWISE)

21 proc reg data=dataset; model variabile_dipendente= regressore_1... regressore_p /option(s); run; Modello di regressione lineare PROC REG – Sintassi OPTIONS: STB calcola i coefficienti standardizzati selection=stepwise applica la procedura stepwise per la selezione dei regressori slentry=… livello di significatività richiesto per il test F parziale affinchè il singolo regressore possa entrare nel modello slstay=… livello di significatività richiesto per il test F parziale affinchè il singolo regressore non sia rimosso dal modello

22 Metodi di selezione automatica - Stepwise - Procedura sequenziale che valuta lingresso/uscita dal modello dei singoli regressori (in base a indicatori legati allR-quadro) Step 0 si considerano tutti i potenziali regressori Step 1 entra il primo regressore. Ossia, viene stimato un modello contenente un unico regressore tra quelli proposti (viene scelto il regressore che spiega meglio la variabilità della variabile dipendente) Step 2 si valutano tutti i possibili modelli contenenti il regressore individuato allo step 1 e uno dei rimanenti regressori, e si tiene il modello con il fit migliore (ossia entra il regressore che dà il contributo maggiore alla spiegazione della variabilità)

23 Metodi di selezione automatica - Stepwise - Step 3 e seguenti si valuta luscita di ognuno dei regressori presenti (in base alla minor perdita di capacità esplicativa del modello) e lingresso di un nuovo regressore (in base al maggior incremento nella capacità esplicativa del modello). Tra tutti i regressori rimanenti verrà scelto quello che dà il contributo maggiore alla spiegazione della variabilità della variabile dipendente Ultimo step la procedura si arresta quando nessun regressore rimanente può essere inserito in base al livello di significatività scelto (slentry) e nessun regressore incluso può essere eliminato in base al livello di significatività scelto (slstay). In pratica quando non si riesce in alcun modo ad aumentare la capacità esplicativa del modello

24 PROC REG – Riepilogo Per stimare un modello di regressione lineare 1.individuare la variabile dipendente (=il fenomeno da analizzare) 2.individuare linsieme dei potenziali regressori (eventualmente tutte le variabili nel dataset) 3.se tra i regressori sono presenti variabili qualitative nominali costruire variabili dummy 4.far girare la PROC REG con opzione STEPWISE per la selezione automatica dei regressori 5.verificare la bontà del modello (R-quadro, R-quadro corretto e TEST F)

25 PROC REG – Riepilogo 6.valutare la significatività dei singoli coefficienti (test t) 7.valutare limportanza relativa dei regressori (coeff standardizzati) 8.controllare il segno dei coefficienti 9.interpretare i coefficienti

26 Esercizio Variabile dipendente e 21 variabili di soddisfazione

27 PROC REG – Esempio proc reg data= corso.telefonia; model soddisfazione_globale= CambioTariffa_2 ChiarezzaTariffe_2 … /stb selection=stepwise slentry=0.05 slstay=0.05; run; quit; Modello di regressione lineare variabile dipendente= SODDISFAZIONE_GLOBALE, regressori= 21 variabili di soddisfazione (livello di soddisfazione relativo a tariffe, promozioni, ecc.) REGRESSORI opzione per ottenere i coefficienti standardizzati VARIABILE DIPENDENTE criterio di selezione automatica dei regressori soglia di significatività scelta per il test F affinchè un regressore possa entrare nel modello (valore di default=0.15) soglia di significatività scelta per il test F affinchè un regressore non sia rimosso dal modello (valore di default=0.15)

28 PROC REG – Output tutti i regressori sono rilevanti per la spiegazione della variabile dipendente; il p-value associato al test t è < 0.05 (livello di significatività) Il metodo Stepwise seleziona 6 regressori delle 21 variabili di soddisfazione