Pytania otagowane jako stepwise-regression

Regresja krokowa (często nazywana regresją do przodu lub do tyłu) polega na dopasowaniu modelu regresji i dodaniu lub usunięciu predyktorów opartych na statystykach , lub kryteriach informacyjnych w celu uzyskania * krokowego * modelu końcowego. Ten znacznik może być również używany do wybierania w przód, eliminacji wstecz i strategii wyboru zmiennych najlepszych podzbiorów. tR2

8
Algorytmy automatycznego wyboru modelu
Chciałbym zaimplementować algorytm automatycznego wyboru modelu. Zastanawiam się nad regresją stopniową, ale wszystko się uda (musi to być jednak regresja liniowa). Mój problem polega na tym, że nie jestem w stanie znaleźć metodologii ani implementacji typu open source (budzę się w java). Metodologia, którą mam na myśli, mogłaby wyglądać następująco: …
5
Jakie są nowoczesne, łatwe w użyciu alternatywy dla regresji stopniowej?
Mam zestaw danych z około 30 zmiennymi niezależnymi i chciałbym zbudować uogólniony model liniowy (GLM) w celu zbadania zależności między nimi a zmienną zależną. Wiem, że metoda, której nauczono mnie w tej sytuacji, stopniowa regresja, jest obecnie uważana za grzech statystyczny . Jakie nowoczesne metody wyboru modelu należy zastosować w …
5
Wykrywanie znaczących predyktorów spośród wielu zmiennych niezależnych
W zbiorze danych dwóch nie pokrywających się populacji (pacjenci i osoby zdrowe, ogółem n=60n=60n=60 ) chciałbym znaleźć (spośród zmiennych niezależnych) znaczące predyktory dla zmiennej zależnej ciągłej. Występuje korelacja między predyktorami. Chcę dowiedzieć się, czy któryś z predyktorów jest powiązany ze zmienną zależną „w rzeczywistości” (zamiast przewidywać zmienną zależną tak dokładnie, …
2
Dlaczego wartości p wprowadzają w błąd po dokonaniu selekcji stopniowej?
Rozważmy na przykład model regresji liniowej. Słyszałem, że w eksploracji danych, po przeprowadzeniu selekcji krokowej na podstawie kryterium AIC, mylące jest spojrzenie na wartości p w celu przetestowania hipotezy zerowej, że każdy prawdziwy współczynnik regresji wynosi zero. Słyszałem, że należy rozważyć wszystkie zmienne pozostawione w modelu jako mające prawdziwy współczynnik …
3
AIC lub wartość p: który wybrać do wyboru modelu?
Jestem zupełnie nowy w tej kwestii R, ale nie jestem pewien, który model wybrać. Zrobiłem stopniowe naprzód regresji wybranie każdej zmiennej opartej na najniższym AIC. Wymyśliłem 3 modele, które nie jestem pewien, który jest „najlepszy”. Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) AIC = 12.543 …
1
Wycie spowodowane przez regresję stopniową
Doskonale zdaję sobie sprawę z problemów selekcji krokowej / do przodu / do tyłu w modelach regresji. Istnieje wiele przypadków badaczy potępiających metody i wskazujących na lepsze alternatywy. Byłem ciekawy, czy istnieją jakieś historie, w których analiza statystyczna: zastosował regresję stopniową; wyciągnął kilka ważnych wniosków na podstawie ostatecznego modelu wniosek …
2
Oszacowanie R-kwadrat i istotności statystycznej na podstawie modelu regresji karanej
Używam ukaranego pakietu R, aby uzyskać skurczone oszacowania współczynników dla zbioru danych, w którym mam dużo predyktorów i mało wiem, które z nich są ważne. Po wybraniu parametrów dostrajania L1 i L2 i jestem zadowolony z moich współczynników, czy istnieje statystycznie rozsądny sposób na podsumowanie dopasowania modelu z czymś w …
2
Czy LASSO cierpi na te same problemy co regresja krokowa?
Krokowe algorytmiczne metody selekcji zmiennych mają tendencję do wybierania dla modeli, które mniej lub bardziej uwzględniają każde oszacowanie w modelach regresji ( ββ\beta i ich SE, wartości p , statystyki F itp.) I prawdopodobnie wykluczą prawdziwe predyktory, takie jak obejmują fałszywe predyktory zgodnie z dość dojrzałą literaturą symulacyjną. Czy LASSO …
1
Krokowy AIC - czy wokół tego tematu istnieją kontrowersje?
Przeczytałem niezliczoną liczbę postów na tej stronie, które są niezwykle przeciwne stosowaniu stopniowego wyboru zmiennych przy użyciu dowolnego kryterium, niezależnie od tego, czy będzie to oparte na wartościach p, AIC, BIC itp. Rozumiem, dlaczego te procedury są ogólnie dość kiepskie w doborze zmiennych. Prawdopodobnie słynny post Gunga jasno ilustruje dlaczego; …
2
Czy regresja krokowa zapewnia tendencyjne oszacowanie kwadratowej liczby ludności?
W psychologii i innych dziedzinach często stosuje się formę regresji stopniowej, która obejmuje: Spójrz na pozostałe predyktory (początkowo nie ma ich w modelu) i zidentyfikuj predyktor, który powoduje największą zmianę r-kwadrat; Jeśli wartość p zmiany r-kwadrat jest mniejsza niż alfa (zazwyczaj 0,05), to włącz ten predyktor i wróć do kroku …
2
Zdrowa regresja krokowa?
Załóżmy, że chcę zbudować binarny klasyfikator. Mam kilka tysięcy funkcji i tylko kilka 10 próbek. Z wiedzy domenowej mam dobry powód, by sądzić, że etykietę klasy można dokładnie przewidzieć przy użyciu tylko kilku funkcji, ale nie mam pojęcia, które z nich. Chcę również, aby reguła ostatecznej decyzji była łatwa do …
2
Interpretacja wyjścia drop1 w R.
W R drop1polecenie wypisuje coś porządnego. Te dwa polecenia powinny dostarczyć ci trochę danych wyjściowych: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Mój wygląda następująco: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) <none> …
5
Stopniowa regresja logistyczna i pobieranie próbek
Dopasowuję krokową regresję logistyczną dla zestawu danych w SPSS. W procedurze dopasowuję mój model do losowego podzbioru, który jest ok. 60% całej próby, co stanowi około 330 przypadków. Interesujące jest dla mnie to, że za każdym razem, gdy ponownie próbkuję moje dane, pojawiają się różne zmienne w końcowym modelu. Kilka …
2
Czy istnieją okoliczności, w których należy zastosować regresję stopniową?
W przeszłości stosowano regresję krokową w wielu pracach biomedycznych, ale wydaje się, że poprawia się to wraz z lepszą edukacją wielu zagadnień. Jednak wielu starszych recenzentów wciąż o to prosi. Jakie są okoliczności, w których regresja krokowa odgrywa rolę i powinna być stosowana, jeśli w ogóle?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.