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最优子集回归法百度百科
没有因变量自变量的选取
方法
答:
1.
最优子集法
对于含有p个自变量的回归建模,所有可能的自变量
子集回归
模型有个。根据某种模型“最优”的判断准则,从中选择一个或几个“最优”回归模型,称为最优子集法,也称全局择
优法
。该
方法
可选出固定自变量个数时的最优回归方程。缺点是计算量较大,一般适用于自变量个数不太多的情形。2. ...
所有
子集回归
的基本思想
答:
常用的统计学
方法
筛选方法有逐步回归(向前法、后退法、向前后退混合法)以及全
子集回归
(All-Subsets Regression,All Possible Regression)。全子集回归可以对所有预测变量的可能组合模型都拟合一下,然后根据某标准(如R2、校正的R2、MSE、Cp、AIC、SBIC等)筛选出现有变量条件下的最佳模型,又叫
最优子集
...
基于kic的准则是挑选变量
子集方法
的主要原则吗
答:
最优子集回归
是多元线性回归方程的自变量选择的一类
方法
。基于kic的准则有:A.基于BIC的准则B.基于KIC的准则C.基于预测误差的准则D.基于AIC的准则E.基于TIC的准则。
如何进行变量筛选和特征选择(三)?交叉验证
答:
函数中IC = "CV"表示采用交叉验证,CVArgs 表示交叉验证的参数,k=10表示分成10份,REP=1是每次一份作为测试集,family=binomial 表示因变量为二项分布。该函数是利用
最优子集回归
的原理,对于不同数量的特征,都用k折交叉验证法求一个验证误差,最后比较验证误差与特征数量的关系,选取最优变量。将...
什么是二元logistic
回归
分析法
答:
二元Logistic
回归
主要分为三类:1、一种是因变量为二分类的Logistic回归, 这种回归称为二项logistic回归。2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归,这种回归称为多项式logistic回归。3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如,疾病的严重程度为高,中,低等。这种回归也称为累积logistic回归...
二元选择模型
答:
2、用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定剔除的顺序(相关性最弱的变量最先剔除)。评价抑制效应比前进法好。
最优子集法
:选择使某一特定参数达到最大的变量子集,但计算困难。3、构建二元logit离散选择模型的基本步骤:准备数据:获取数据集,并进行清洗和格式化。特征工程:...
线性
回归
中,挑选变量
子集方法
的主要原则
答:
线性
回归
(Linearregression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。[1]回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为...
处理多元线性
回归
中自变量共线性的几种
方法
详细�0�3
答:
输出1. 1 水泥数据共线性诊断的部分结果 (2) 用逐步
回归方法
从相关变量集中选出“
最优
”
回归子集
, 当引入和删除的显著性水平Α取为0. 05 时, 入选的自变量为x1 和 x4; 当显著性水平 Α取为 0. 10 或0. 15 时, 则入选的自变量为x1 和x2。可见用逐步筛选的方法得到的回归子集与显著水平的选取 0 5...
如果多元
回归
中某几个自变量和Y成曲线拟合更好,那该怎么办呢?_
百度
知 ...
答:
而按CP 统计量最小淮则选出的
最优回归子集
为x1 和x2。综合以上分析可得出Y 与x1、x2 的回归方程是可用的最优方程。用筛选变量的
方法
从有共线性的变量组中筛选出对因变量Y 影响显著的若干个变量来建立最优回归式, 不仅克服了共线性问题, 且使得回归式简化; 但有些实际问题希望建立Y与 给定自变量的回归式,...
二元选择模型如何计算概率
答:
2、后退法:从模型中逐次剔除变量。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定剔除的顺序(相关性最弱的变量最先剔除)。评价抑制效应比前进法好。3、
最优子集法
:选择使某一特定参数达到最大的变量子集,但计算困难。4、全变量法(全部变量):同时引入所有的变量。如果自变量多...
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