INHOUDSOPGAWE:
- Hoekom sal jy 'n stapsgewyse regressie gebruik?
- Waarom het die navorser stapsgewyse meervoudige regressie gebruik?
- Waarom is stapsgewyse regressie omstrede?
- Wat is die voordeel van stapsgewyse seleksie in vergelyking met die beste subset seleksie?
Video: Waarom doen stapsgewyse regressie?
2024 Outeur: Fiona Howard | [email protected]. Laas verander: 2024-01-10 06:33
Behoorlik gebruik, die stapsgewyse regressie-opsie in Statgraphics (of ander stat-pakkette) plaas meer krag en inligting by jou vingerpunte as die gewone meervoudige regressie-opsie, en dit is veral nuttig om deur groot getalle potensiële onafhanklike veranderlikes te sif en/of om 'n model te verfyn deur …
Hoekom sal jy 'n stapsgewyse regressie gebruik?
Sommige navorsers gebruik stapsgewyse regressie om 'n lys van aanneemlike verklarende veranderlikes te snoei tot 'n spaarsamige versameling van die "bruikbaarste" veranderlikes. Ander gee min of geen aandag aan geloofwaardigheid nie. Hulle laat die stapsgewyse prosedure hul veranderlikes vir hulle kies.
Waarom het die navorser stapsgewyse meervoudige regressie gebruik?
Stapsgewyse regressie kan as 'n hipotese-genererende hulpmiddel gebruik word, wat 'n aanduiding gee van hoeveel veranderlikes nuttig kan wees, en veranderlikes identifiseer wat sterk kandidate vir voorspellingsmodelle is.
Waarom is stapsgewyse regressie omstrede?
Kritici beskou die prosedure as 'n paradigmatiese voorbeeld van databaggering, en intense berekening is dikwels 'n onvoldoende plaasvervanger vir vakgebiedkundigheid. Boonop word die resultate van stapsgewyse regressie dikwels verkeerd gebruik sonder om dit aan te pas vir die voorkoms van modelkeuse
Wat is die voordeel van stapsgewyse seleksie in vergelyking met die beste subset seleksie?
Stepwise lewer 'n enkele model op, wat eenvoudiger kan wees. Beste substelle verskaf meer inligting deur meer modelle in te sluit, maar dit kan meer kompleks wees om een te kies. Omdat Beste Subsets alle moontlike modelle assesseer, kan groot modelle lank neem om te verwerk.
Aanbeveel:
Doen terwyl terwyl doen?
In die meeste rekenaarprogrammeertale is 'n do while lus 'n beheervloeistelling wat 'n blok kode ten minste een keer uitvoer, en dan óf herhaaldelik die blok uitvoer, óf ophou om dit uit te voer, afhangende van 'n gegewe Boolese toestand by die einde van die blok.
Vereis lineêre regressie normale verspreiding?
Lineêre regressie op sigself het nie die normale (gaussiese) aanname nodig nie, die beramers kan bereken word (deur lineêre kleinste kwadrate) sonder enige behoefte aan sodanige aanname, en maak perfek sin daarsonder. … In die praktyk is die normale verspreiding natuurlik hoogstens 'n gerieflike fiksie .
Wanneer is stapsgewyse regressie gepas?
Wanneer is stapsgewyse regressie gepas? Stapsgewyse regressie is 'n gepaste ontleding wanneer jy baie veranderlikes het en jy belangstel om 'n nuttige subset van die voorspellers te identifiseer In Minitab voeg die standaard stapsgewyse regressieprosedure voorspellers een op 'n by en verwyder beide tyd .
Wat is 'n probit-regressie?
In statistiek is 'n probitmodel 'n tipe regressie waar die afhanklike veranderlike slegs twee waardes kan neem, byvoorbeeld getroud of nie getroud. Die woord is 'n portmanteau, afkomstig van waarskynlikheid + eenheid. Wat doen 'n probit-regressie?
Kan logistiese regressie vir klassifikasie gebruik word?
Logistiese regressie is 'n eenvoudige dog baie effektiewe klassifikasie-algoritme, dus word dit algemeen gebruik vir baie binêre klassifikasietake … Die basis van logistiese regressie is die logistiese funksie, ook genoem die sigmoïed funksie, wat enige reële getal inneem en dit na 'n waarde tussen 0 en 1 karteer .
