逐次回帰するR言語実現
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定義#テイギ#
を選択します.
前導入法は一元回帰から変数を徐々に増やし,指標値が最適になるまで相互削除法は全変数回帰方程式から始まり,ある変数を徐々に削除し,指標値が最適になるまで逐次スクリーニング法は上述の方法を総合する
メジャー
R 2:大きいほどいいAIC:小さいほどいい
step()
usage:
この関数は,確立したlm or glm modelの逐次回帰解析に用いることができる.このうちdirectionは「both」「backward」「forward」に分けられ,それぞれ逐次フィルタリング,後方,前方の3つの方法を表す.なお、この関数のフィルタリングの根拠はR 2ではなくAICである.example:
最後に
Step()ではわけのわからないエラーが発生することがあるので、徐々に回帰できる手作業の方法を紹介します.add1() drop1()
by Yuhua
を選択します.
前導入法は一元回帰から変数を徐々に増やし,指標値が最適になるまで相互削除法は全変数回帰方程式から始まり,ある変数を徐々に削除し,指標値が最適になるまで逐次スクリーニング法は上述の方法を総合する
メジャー
R 2:大きいほどいいAIC:小さいほどいい
step()
usage:
step(object, scope, scale = 0,
direction = c("both", "backward", "forward"),
trace = 1, keep = NULL, steps = 1000, k = 2, ...)
この関数は,確立したlm or glm modelの逐次回帰解析に用いることができる.このうちdirectionは「both」「backward」「forward」に分けられ,それぞれ逐次フィルタリング,後方,前方の3つの方法を表す.なお、この関数のフィルタリングの根拠はR 2ではなくAICである.example:
最後に
Step()ではわけのわからないエラーが発生することがあるので、徐々に回帰できる手作業の方法を紹介します.add1() drop1()
by Yuhua