Als «stepwise-regression» getaggte Fragen

Ich möchte einen Algorithmus zur automatischen Modellauswahl implementieren. Ich denke über eine schrittweise Regression nach, aber alles wird funktionieren (es muss jedoch auf linearen Regressionen basieren). Mein Problem ist, dass ich keine Methodik oder Open-Source-Implementierung finden kann...

Ich habe einen Datensatz mit ungefähr 30 unabhängigen Variablen und möchte ein verallgemeinertes lineares Modell (GLM) erstellen, um die Beziehung zwischen ihnen und der abhängigen Variablen zu untersuchen. Mir ist bewusst, dass die Methode, die mir für diese Situation beigebracht wurde, die...

In einem Datensatz von zwei nicht überlappenden Populationen (Patienten & Gesunde, insgesamt ) möchte ich (aus unabhängigen Variablen) signifikante Prädiktoren für eine kontinuierliche abhängige Variable finden. Korrelation zwischen Prädiktoren ist vorhanden. Ich bin daran interessiert...

Betrachten wir zum Beispiel ein lineares Regressionsmodell. Ich habe gehört, dass es beim Data Mining nach einer schrittweisen Auswahl auf der Grundlage des AIC-Kriteriums irreführend ist, die p-Werte zu betrachten, um die Nullhypothese zu testen, dass jeder wahre Regressionskoeffizient Null ist....

Ich bin ganz neu in dieser R-Sache, bin mir aber nicht sicher, welches Modell ich wählen soll. Ich habe eine schrittweise Vorwärtsregression durchgeführt , bei der jede Variable basierend auf dem niedrigsten AIC ausgewählt wurde. Ich habe mir 3 Modelle ausgedacht, bei denen ich nicht sicher bin,...

Ich benutze das R-Paket bestraft , um geschrumpfte Koeffizientenschätzungen für einen Datensatz zu erhalten, bei dem ich viele Prädiktoren und wenig Wissen darüber habe, welche wichtig sind. Gibt es, nachdem ich die Abstimmungsparameter L1 und L2 ausgewählt und mit meinen Koeffizienten zufrieden...

Mir sind die Probleme der schrittweisen / vorwärts / rückwärts Auswahl in Regressionsmodellen gut bekannt. Es gibt zahlreiche Fälle, in denen Forscher die Methoden anprangern und auf bessere Alternativen hinweisen. Ich war gespannt, ob es Geschichten gibt, bei denen eine statistische Analyse...

Stufenweise algorithmische Variablenauswahlmethoden neigen dazu, Modelle auszuwählen, die mehr oder weniger jede Schätzung in Regressionsmodellen beeinflussen ( s und ihre SEs, p- Werte, F- Statistiken usw.), und schließen mit etwa der gleichen Wahrscheinlichkeit echte Prädiktoren aus wie schließen...

Ich habe unzählige Beiträge auf dieser Site gelesen, die unglaublich gegen die schrittweise Auswahl von Variablen mit beliebigen Kriterien wie p-Werten, AIC, BIC usw. sind. Ich verstehe, warum diese Verfahren im Allgemeinen ziemlich schlecht für die Auswahl von Variablen sind. Gungs wahrscheinlich...

Ich habe mich gefragt, warum LASSO- und LARS-Modellauswahlmethoden so beliebt sind, obwohl sie im Grunde genommen nur Variationen der schrittweisen Vorauswahl sind (und daher unter Pfadabhängigkeit leiden). Warum werden GETS-Methoden (General to Specific) für die Modellauswahl meist ignoriert,...

Angenommen, ich möchte einen binären Klassifikator erstellen. Ich habe mehrere tausend Features und nur ein paar 10er Samples. Ich habe einen guten Grund zu der Annahme, dass die Klassenbezeichnung mit nur wenigen Funktionen genau vorhergesagt werden kann, aber ich habe keine Ahnung, welche . Ich...

In R gibt der drop1Befehl etwas Ordentliches aus. Diese beiden Befehle sollten Ihnen eine Ausgabe bringen: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Meins sieht so aus: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic +...

In der Psychologie und anderen Bereichen wird häufig eine Form der schrittweisen Regression angewendet, die Folgendes umfasst: Sehen Sie sich die verbleibenden Prädiktoren an (es gibt zunächst keine im Modell) und identifizieren Sie den Prädiktor, der zur größten Änderung des R-Quadrats führt....

In der Vergangenheit war die schrittweise Regression in vielen biomedizinischen Veröffentlichungen überstrapaziert. Dies scheint sich jedoch durch eine bessere Aufklärung der zahlreichen Themen zu verbessern. Viele ältere Rezensenten fragen jedoch noch danach. Unter welchen Umständen spielt die...

Ich setze eine schrittweise logistische Regression auf einen Datensatz in SPSS. Während der Prozedur passe ich mein Modell an eine zufällige Teilmenge an, die ca. 60% der Gesamtstichprobe, das sind ca. 330 Fälle. Was ich interessant finde, ist, dass bei jedem erneuten Abtasten meiner Daten...

Welchen kritischen p-Wert verwendet die step()Funktion in R für die schrittweise Regression? Ich nehme an, es ist 0,15, aber ist meine Annahme richtig? Wie kann ich den kritischen p-Wert

Die R-Dokumentation für beide gibt nicht viel Aufschluss. Alles, was ich von diesem Link bekommen kann, ist, dass es in Ordnung sein sollte, einen von beiden zu verwenden. Was ich nicht verstehe ist, warum sie nicht gleich sind. Fakt: Die schrittweise Regressionsfunktion in R, step()verwendet...

Ich habe den folgenden R-Code verwendet, um ein Probit-Modell anzupassen: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Ich will wissen , was macht stepwiseund backward/forwardgenau das tun , und wie die Variablen...

Ich experimentiere mit schrittweiser Regression, um die Vielfalt meiner Herangehensweise an das Problem zu verbessern. Ich habe also 2 Fragen: Was sind die Vorteile einer schrittweisen Regression? Was sind ihre spezifischen Stärken? Was halten Sie vom hybriden Ansatz, bei dem Sie schrittweise...

In R soll der stepBefehl Ihnen helfen, die Eingabevariablen für Ihr Modell auszuwählen, oder? Folgendes kommt von example(step)#-> swiss& step(lm1) > step(lm1) Start: AIC=190.69 Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC -...