Postopna regresija v r

Postopna regresija (ali postopna izbira) je sestavljena iz iterativnega dodajanja in odstranjevanja napovedovalcev v modelu napovedovanja, da bi našli podmnožico spremenljivk v naboru podatkov, kar ima za posledico najuspešnejši model, to je model, ki zmanjša napako napovedi.

1. Kaj je model postopne regresije?
2. Ali se še vedno uporablja postopna regresija?
3. Ali lahko naredite postopno regresijo z logistično regresijo?
4. Ali postopna regresija upošteva multikolinearnost?
5. Zakaj uporabljamo postopno regresijo?
6. Kaj je narobe s postopno regresijo?
7. Kaj je primarna uporaba postopne regresije?
8. Kaj naj uporabim namesto postopne regresije?
9. Kaj lahko uporabim namesto postopne regresije?
10. Zakaj je postopna regresija sporna?
11. Kakšna je razlika med postopno in hierarhično regresijo?
12. Kako poteka postopna izbira?
13. Je postopno regresijsko strojno učenje?

Kaj je model postopne regresije?

Postopna regresija je korak za korakom iterativna konstrukcija regresijskega modela, ki vključuje izbiro neodvisnih spremenljivk, ki se bodo uporabile v končnem modelu. Vključuje dodajanje ali odstranjevanje potencialnih pojasnjevalnih spremenljivk zaporedoma in testiranje statistične pomembnosti po vsaki ponovitvi.

Ali se še vedno uporablja postopna regresija?

Lažno zaupanje v postopne rezultate

Vendar pa postopna regresija ostaja priljubljeno orodje (na primer [11,12,13]) in večina paketov statistične programske opreme vključuje postopno regresijo – kar očitno odraža povpraševanje po njej in, nasprotno, lahko zamika raziskovalce, da bi jo preizkusili.

Ali lahko naredite postopno regresijo z logistično regresijo?

Izvedi postopno regresijo za binarno logistično regresijo (zavihek po korakih) Na zavihku Stepwise v pogovornem oknu Binarna logistična regresija izberite metodo postopne regresije. Postopna regresija odstrani in doda izraze v model z namenom identifikacije uporabne podmnožice izrazov.

Ali postopna regresija upošteva multikolinearnost?

Reševanje multikolinearnosti s postopno regresijo

Metoda, ki skoraj vedno razreši multikolinearnost, je postopna regresija. Določimo, katere napovednike želimo vključiti. SPSS nato preveri, kateri od teh napovedovalcev resnično prispevajo k napovedovanju naše odvisne spremenljivke in izključi tiste, ki ne.

Zakaj uporabljamo postopno regresijo?

Postopna regresija je ustrezna analiza, če imate veliko spremenljivk in vas zanima prepoznavanje koristne podmnožice napovedovalcev. V Minitabu standardni postopek postopne regresije dodaja in odstrani napovedovalce enega za drugim.

Kaj je narobe s postopno regresijo?

Glavne pomanjkljivosti postopne večkratne regresije vključujejo pristranskost pri ocenjevanju parametrov, nedoslednosti med algoritmi za izbiro modela, inherenten (vendar pogosto spregledan) problem testiranja več hipotez in neprimerno osredotočenost ali zanašanje na en sam najboljši model.

Kaj je primarna uporaba postopne regresije?

Postopna regresija se uporablja za ustvarjanje inkrementalnih dokazov o veljavnosti v psihometriji. Primarni cilj postopne regresije je zgraditi najboljši model glede na spremenljivke napovedovalca, ki jih želite preizkusiti, ki predstavlja največ variance v spremenljivki rezultata (R-kvadrat).

Kaj naj uporabim namesto postopne regresije?

Čeprav nobena metoda ne more nadomestiti vsebinskega in statističnega strokovnega znanja, LASSO in LAR ponujata veliko boljše alternative kot postopno kot izhodišče za nadaljnjo analizo.

Kaj lahko uporabim namesto postopne regresije?

Obstaja več alternativ za postopno regresijo. Najpogosteje uporabljene, kar sem jih videl, so: Strokovno mnenje za odločitev, katere spremenljivke vključiti v model. Delna regresija najmanjših kvadratov.

Zakaj je postopna regresija sporna?

Kritiki menijo, da je postopek paradigmatični primer izkopavanja podatkov, pri čemer je intenzivno računanje pogosto neustrezen nadomestek za strokovno znanje s področja. Poleg tega se rezultati postopne regresije pogosto uporabljajo napačno, ne da bi jih prilagodili za pojav izbire modela.

Kakšna je razlika med postopno in hierarhično regresijo?

V hierarhični regresiji se odločite, katere izraze boste vnesli na kateri stopnji, na podlagi vsebinskega znanja in statističnega strokovnega znanja. Postopno dovolite računalniku, da se odloči, katere pogoje bo vnesel v kateri fazi, in mu poveste, naj svojo odločitev utemelji na nekem kriteriju, kot je povečanje R2, AIC, BIC itd.

Kako poteka postopna izbira?

Kot pove že ime postopna regresija, ta postopek izbira spremenljivke korak za korakom. Postopek dodaja ali odstrani neodvisne spremenljivke eno za drugo z uporabo statistične pomembnosti spremenljivke. Postopno bodisi doda najpomembnejšo spremenljivko bodisi odstrani najmanj pomembno spremenljivko.

Je postopno regresijsko strojno učenje?

Postopna regresija je pristop za izbiro spremenljivk za modele strojnega učenja, ki imajo veliko število neodvisnih spremenljivk/vhodov. To je iterativni proces, v katerem se vsaka spremenljivka testira glede na njen statistični pomen v modelu in se temu ustrezno doda ali odstrani.