Зачем использовать возраст и квадрат в качестве ковариат в исследовании генетической ассоциации? Я могу понять использование возраста, если он был определен как значимый ковариат, но я не знаю, как использовать возраст в квадрате.
11
Ответы:
Аппроксимации ряда Тейлора говорят нам, что почти любая гладкая функция может быть аппроксимирована полиномом, поэтому, включая такие термины, как или (где x - это возраст для вашего примера), давайте оценим коэффициенты для аппроксимации для известного или неизвестная нелинейная функция или возраста в вашем случае. Тестирование этих коэффициентов также является простым способом проверить, является ли взаимосвязь достаточно линейной или нелинейные условия дадут лучшее соответствие.х 3 хИкс2 Икс3 x
В зависимости от конечной цели анализа, нелинейные термины могут быть сохранены для прогнозирования, или графики прогноза могут использоваться, чтобы предложить фактические функциональные отношения. Существуют и другие инструменты, такие как кубические сплайны, которые можно использовать вместо полиномиальных терминов для достижения аналогичных целей, но добавление квадрата является быстрым и простым способом сделать это.
источник
Проще говоря: добавление квадрата переменной позволяет более точно смоделировать влияние возраста, которое может иметь нелинейные отношения с независимой переменной. Например, влияние возраста может быть положительным вплоть до, скажем, возраста 50 лет, а затем отрицательным.
Добавление квадрата возраста к возрасту позволяет моделировать эффект для разных возрастов, а не предполагать, что эффект является линейным для всех возрастов.
См. Мой пост в блоге для простого пошагового руководства и того, как интерпретировать переменную возраста и возраста в квадрате.
http://www.excel-with-data.co.uk/blog-1/how-to-regression-analysis-in-excel/
источник
Возможно, что преобразование было сделано для того, чтобы удовлетворить предположения модели. Возможно, это также было сделано из-за наличия каких-то квадратичных отношений.
источник