Пошаговая регрессия (часто называемая прямой или обратной регрессией) включает подгонку модели регрессии и добавление или удаление предикторов на основе T T статистика, р 2 р2 или информационные критерии для получения * пошаговой * окончательной модели. Этот тег также может использоваться для стратегий прямого выбора, обратного исключения и выбора лучших подмножеств переменных.
Я хотел бы реализовать алгоритм автоматического выбора модели. Я имею в виду пошаговую регрессию, но все будет хорошо (хотя она должна основываться на линейных регрессиях). Моя проблема в том, что я не могу найти методологию или реализацию с открытым исходным кодом (я просыпаюсь в Java)....
У меня есть набор данных с около 30 независимыми переменными, и я хотел бы построить обобщенную линейную модель (GLM), чтобы исследовать отношения между ними и зависимой переменной. Я знаю, что метод, которому меня учили в этой ситуации, ступенчатая регрессия, теперь считается статистическим грехом...
В наборе данных из двух непересекающихся групп населения (пациенты и здоровые, всего ) я хотел бы найти (из независимых переменных) значимые предикторы для непрерывной зависимой переменной. Корреляция между предикторами присутствует. Я заинтересован в том, чтобы выяснить, связан ли какой-либо из...
Давайте рассмотрим, например, модель линейной регрессии. Я слышал, что в процессе интеллектуального анализа данных после выполнения пошагового выбора на основе критерия AIC вводить в заблуждение взгляды на p-значения для проверки нулевой гипотезы о том, что каждый истинный коэффициент регрессии...
Я новичок в этой вещи R, но не уверен, какую модель выбрать. Я сделал пошаговую регрессию вперед, выбирая каждую переменную на основе самой низкой AIC. Я придумал 3 модели, в которых я не уверен, какая из них «лучшая». Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) AIC =...
Я использую пакет R, оштрафованный для получения сокращенных оценок коэффициентов для набора данных, где у меня много предикторов и мало известно о том, какие из них важны. После того, как я выбрал параметры настройки L1 и L2 и доволен своими коэффициентами, есть ли статистически обоснованный...
Мне хорошо известны проблемы пошагового / прямого / обратного отбора в регрессионных моделях. Есть многочисленные случаи, когда исследователи осуждали методы и указывали на лучшие альтернативы. Мне было любопытно, существуют ли какие-либо истории, где существует статистический анализ: использовал...
Пошаговые алгоритмические методы выбора переменных имеют тенденцию выбирать для моделей, которые смещают более или менее каждую оценку в регрессионных моделях ( ββ\beta s и их SE, p-значения , F- статистику и т. Д.), И примерно с такой же вероятностью исключают истинные предикторы, как включают...
Я читал бесчисленные посты на этом сайте, которые невероятно против использования пошагового выбора переменных, используя любой критерий, будь то на основе p-значений, AIC, BIC и т. Д. Я понимаю, почему эти процедуры в целом достаточно плохи для выбора переменных. вероятно, знаменитый пост Ганга...
Мне было интересно, почему методы выбора моделей LASSO и LARS так популярны, даже если они в основном представляют собой просто варианты пошагового прямого выбора (и, следовательно, страдают от зависимости пути)? Точно так же, почему методы General to Specific (GETS) для выбора модели в основном...
В R drop1команда выводит что-то аккуратное. Эти две команды должны получить какой-то вывод: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Моя выглядит так: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum...
Предположим, я хочу построить двоичный классификатор. У меня есть несколько тысяч функций и только несколько десятков образцов. Исходя из знания предметной области, у меня есть веские основания полагать, что метка класса может быть точно предсказана с использованием всего лишь нескольких функций,...
В психологии и других областях часто используется форма ступенчатой регрессии, которая включает в себя следующее: Посмотрите на остальные предикторы (сначала их нет в модели) и определите предиктор, который приведет к наибольшему изменению r-квадрата; Если значение p изменения r-квадрата меньше,...
Я подгоняю пошаговую логистическую регрессию к набору данных в SPSS. В этой процедуре я подгоняю свою модель к случайному подмножеству, которое составляет ок. 60% от общей выборки, что составляет около 330 случаев. Что мне показалось интересным, так это то, что каждый раз, когда я повторно выбираю...
В прошлом поэтапная регрессия использовалась во многих биомедицинских работах, но, похоже, она улучшается благодаря лучшему пониманию многих ее проблем. Однако многие старые рецензенты все еще просят об этом. В каких обстоятельствах ступенчатая регрессия играет свою роль и должна использоваться,...
Какое критическое значение p используется step()функцией в R для ступенчатой регрессии? Я предполагаю, что это 0,15, но верно ли мое предположение? Как я могу изменить критическое значение...
Я экспериментирую со ступенчатой регрессией ради разнообразия в моем подходе к проблеме. Итак, у меня есть 2 вопроса: Каковы преимущества ступенчатой регрессии? Каковы его конкретные сильные стороны? Что вы думаете о гибридном подходе, где вы используете ступенчатую регрессию для выбора...
Я использовал следующий код R, чтобы соответствовать пробитной модели: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Я хочу знать, что делает stepwiseи backward/forwardделает именно и как выбрать...
Документация R для обоих не проливает много света. Все, что я могу получить по этой ссылке, это то, что использование любого из них должно быть хорошо. Я не понимаю, почему они не равны. Факт: пошаговая функция регрессии в R, step()использует extractAIC(). Интересно, что запуск lm()модели и...
Этот вопрос / тема возникла в дискуссии с коллегой, и я искал несколько мнений по этому поводу: Я моделирую некоторые данные, используя логистическую регрессию со случайными эффектами, точнее - логистическую регрессию со случайным перехватом. Для фиксированных эффектов у меня есть 9 переменных,...