多重回歸與自變量的篩選方法-wenkub
2023-05-22 02:37:28 本頁面
【正文】 后所剩余觀測值所做估計(jì)。 在模型變量個數(shù)減少的過程中第一次 值接近 p+1時，模型最佳。 第三章 逐步回歸與自變量篩選方法 一、問題的提出 1. 多元線性回歸需對系數(shù)作檢驗(yàn)，無意義的變量需剔除，由于變量間相關(guān)性，其他變量的顯著性發(fā)生改變 ，精選自變量 —— 模型擬合要優(yōu)、變量節(jié)儉 問題：如何選擇自變量進(jìn)入模型？ 1. 分析目的； ？ 實(shí)際問題考慮 二、自變量篩選的標(biāo)準(zhǔn)與原則 、殘差均方準(zhǔn)則 當(dāng)殘差平方和（ SSE）最小時，決定系數(shù)（ R2）達(dá)到最大。如果 自變量中沒有包含對 Y有主要作用的變量，則不宜用 方法選擇自變量。 （統(tǒng)計(jì)顯著性準(zhǔn)則） 統(tǒng)計(jì)顯著性準(zhǔn)則：把有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量選入模型，得到的回歸模型不一定是最佳預(yù)測模型。)1( 21)( ???????? ? pnpnSSSSSSF jj ??殘回回? （ 1）向前法 (forward)，回歸方程中的自變量是一個個進(jìn)入的，最有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量最先進(jìn)入，依此類推。 ? （ 2） 向后法 (backward)， 先將全部自變量選入方程，然后逐步剔除無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量。 ? 剔除自變量的方
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