Questions marquées «stepwise-regression»

La régression pas à pas (souvent appelée régression en avant ou en arrière) implique l'ajustement d'un modèle de régression et l'ajout ou la suppression de prédicteurs basés sur t statistiques, R2ou des critères d'information pour arriver de manière * par étapes * à un modèle final. Cette balise peut également être utilisée pour la sélection avant, l'élimination vers l'arrière et les meilleures stratégies de sélection de variables de sous-ensembles.

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Quelles sont les alternatives modernes et facilement utilisables à la régression pas à pas?
J'ai un ensemble de données avec environ 30 variables indépendantes et j'aimerais construire un modèle linéaire généralisé (GLM) pour explorer la relation entre elles et la variable dépendante. Je suis conscient que la méthode qui m'a été enseignée pour cette situation, la régression par étapes, est maintenant considérée comme un …
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Détection de prédicteurs significatifs parmi de nombreuses variables indépendantes
Dans un ensemble de données de deux populations qui ne se chevauchent pas (patients et en bonne santé, total ), je voudrais trouver (sur variables indépendantes) des prédicteurs significatifs pour une variable dépendante continue. Il existe une corrélation entre les prédicteurs. Je voudrais savoir si l'un des prédicteurs est lié …
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Pourquoi les valeurs de p sont-elles trompeuses après avoir effectué une sélection pas à pas?
Prenons par exemple un modèle de régression linéaire. J'ai entendu dire que, dans l'exploration de données, après avoir effectué une sélection par étapes basée sur le critère AIC, il est trompeur de regarder les valeurs de p pour tester l'hypothèse nulle selon laquelle chaque véritable coefficient de régression est nul. …
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Estimation de la valeur R au carré et de la signification statistique à partir d'un modèle de régression pénalisé
J'utilise le package R pénalisé pour obtenir des estimations réduites des coefficients pour un ensemble de données où j'ai beaucoup de prédicteurs et peu de connaissances sur ceux qui sont importants. Après avoir choisi les paramètres de réglage L1 et L2 et que je suis satisfait de mes coefficients, existe-t-il …
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Régression saine par étapes?
Supposons que je veuille construire un classificateur binaire. J'ai plusieurs milliers de fonctionnalités et seulement quelques dizaines d'échantillons. De la connaissance du domaine, j'ai une bonne raison de croire que l'étiquette de classe peut être prédite avec précision en utilisant seulement quelques fonctionnalités, mais je ne sais pas lesquelles . …
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Interprétation de la sortie drop1 dans R
Dans R, la drop1commande sort quelque chose de bien. Ces deux commandes devraient vous donner une sortie: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Le mien ressemble à ceci: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC …
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Régression logistique par étapes et échantillonnage
J'ajuste une régression logistique pas à pas sur un ensemble de données dans SPSS. Dans la procédure, j'adapte mon modèle à un sous-ensemble aléatoire qui est d'env. 60% de l'échantillon total, soit environ 330 cas. Ce que je trouve intéressant, c'est que chaque fois que je rééchantillonne mes données, différentes …
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Y a-t-il des circonstances où une régression pas à pas devrait être utilisée?
La régression pas à pas avait été surutilisée dans de nombreux articles biomédicaux dans le passé, mais cela semble s'améliorer avec une meilleure éducation de ses nombreux problèmes. De nombreux critiques plus âgés le demandent cependant. Quelles sont les circonstances dans lesquelles la régression pas à pas a un rôle …
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