Линейная регрессия, Модель не описывает данные, что делать ?

[Alexeybk5]

Здравствуйте.
Есть два столбца чисел.
Данные описываются регрессионным уравнением прямой $y = 1E+07x + 196802$
Проблема в том, что $R^2=0.1108$, что говорит о том, что уравнение не подходит для оценки этих данных.
Как можно найти модель, позволяющую построить зависимость y по x ?

Может стоит произвести линеаризацию данных? Или нужно использовать нелинейный фиттинг ?


Спасибо

[Евгений Машеров]

Если расчёты выполнены правильно, то малое значение R говорит о том, что у Вас высоко влияние факторов, неучтённых в модели (случайных или детерминированных, но неучтённых). Но я бы не исключал и банальной ошибки в вычислениях.
Ну и использование линейной модели, если зависимость на деле нелинейна - снижает близость.

[ИСН]

Не надо линеаризации. (Или надо, но совсем, совсем потом.) Сначала надо процедуру осмысливания. Данные где? Это - не данные. В них многократно одному $x$ соответствуют разные $y$. Как так, почему, есть ли в этом смысл? Нету. Вот когда будет, то - - -

[statistonline]

Поскольку у вас двумерный случай, попробуйте для начала построить корр.поле, посмотреть, что там вообще с точками происходит. Не исключено, что можно будет сразу увидеть характер нелинейной зависимости. Если она чересчур нелинейна, я могу посоветовать использовать не стандартный анализ, а, например, тесты, разработанные Риццо и Секкеем, вот тут - http://cran.r-project.org/web/packages/energy/energy.pdf есть и список по анализу нелинейных корреляций, и коды для R. Их вариант анализа лучше распознает нелинейности.

[Александрович]

Да, хорошо бы на поле взглянуть.

[Евгений Машеров]

Для начала - на постановку задачи и на данные.