多重回歸與自變量的篩選方法-文庫吧資料
2025-05-19 02:37本頁面
【正文】 方程中選一個偏回歸平方和最小的變量，作 F檢驗決定它是否剔除，若無統(tǒng)計學意義則將其剔除，然后對剩余的自變量建立新的回歸方程。偏回歸平方和最小的變量，作 F檢驗及相應(yīng)的 P值，決定它是否剔除（ P大） 。 ? （ 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)計學意義的自變量。 ? Y對每一個自變量作線性回歸，計算各自變量的偏回歸平方和，選取偏回歸平方和最大者作F檢驗，有意義（ P?。﹦t引入 … 。)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入的，最有統(tǒng)計學意義的變量最先進入，依此類推。不是最優(yōu)回歸 i?（ ）i?（ ）二、逐步回歸法 ?方法：向前法（ forward ）、向后法（ backward）、逐步法（ stepwise ） 每一步只引入或剔除一個自變量準則，是 基于對偏回歸平方和的 F檢驗 1。 （統(tǒng)計顯著性準則） 統(tǒng)計顯著性準則：把有統(tǒng)計學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。 AIC越小越好 。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。 R
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