«stepwise-regression» etiketlenmiş sorular

Otomatik model seçimi için bir algoritma uygulamak istiyorum. Kademeli bir regresyon yapmayı düşünüyorum ama her şey yapacaktır (ancak doğrusal regresyonlara dayanmalıdır). Benim sorunum bir metodoloji veya açık kaynaklı bir uygulama bulamamamdır (Java’da uyanıyorum). Aklımdaki metodoloji şöyle bir şey olurdu: Tüm faktörlerin korelasyon matrisini hesaplar birbiriyle düşük korelasyona sahip faktörleri seçmek …

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

Yaklaşık 30 bağımsız değişken içeren bir veri kümesine sahibim ve bunlar ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak için genelleştirilmiş bir doğrusal model (GLM) oluşturmak istiyorum. Bu durum için öğretildiğim yöntemin, adım adım gerilemenin artık istatistiksel bir günah olarak kabul edildiğinin farkındayım . Bu durumda hangi modern model seçim yöntemleri kullanılmalıdır?

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

Üst üste binmeyen iki popülasyonun veri setinde (hastalar ve sağlıklı, toplam n=60n=60n=60 ) bulmak istiyorum ( üzerinden bağımsız değişkenler) sürekli bir bağımlı değişken için önemli yordayıcılar. Prediktörler arasındaki korelasyon mevcuttur. Öngörülerden herhangi birinin "gerçekte" bağımlı değişkenle ilişkili olup olmadığını öğrenmekle ilgileniyorum (bağımlı değişkeni mümkün olduğu kadar önceden tahmin etmek yerine). …

31 regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined 

Örneğin doğrusal bir regresyon modeli düşünelim. Veri madenciliğinde, AIC kriterine göre kademeli bir seçim yaptıktan sonra, her gerçek regresyon katsayısının sıfır olduğunu belirten boş hipotezi test etmek için p değerlerine bakmak yanıltıcı olduğunu duydum. Modelde kalan tüm değişkenlerin sıfırdan farklı gerçek bir regresyon katsayısına sahip olduğu düşünülmeli. Biri bana nedenini …

28 multiple-regression  predictive-models  data-mining  stepwise-regression 

Bu R şeyinde yeniyim ama hangi modeli seçeceğimi bilemiyorum. En düşük AIC'ye dayanarak her bir değişkeni seçerek adım adım ileri regresyon yaptım . Hangi modelin "en iyisi" olduğundan emin değilim. Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) AIC = 12.543 Model 3: Var1 (p=0.04) + …

22 model-selection  aic  stepwise-regression 

Regresyon modellerinde aşamalı / ileri / geri seçim problemlerinin farkındayım. Yöntemleri kınayan ve daha iyi alternatiflere işaret eden çok sayıda araştırmacı vakası vardır. İstatistiksel bir analizde var olan hikayeler olup olmadığını merak ettim: kademeli regresyon kullandı; son modele dayanarak bazı önemli sonuçlar çıkarmıştır sonuç yanlıştı, bireyin, araştırmalarının veya örgütlerinin olumsuz …

20 regression  stepwise-regression  history 

Cezalandırılan R paketini , çok sayıda tahmin ediciye ve hangilerinin önemli olduğuna dair çok az bilgiye sahip olduğum bir veri kümesi için küçültülmüş katsayı tahminleri elde etmek için kullanıyorum. L1 ve L2 ayarlama parametrelerini seçtikten ve katsayılarımdan memnun kaldıktan sonra, modelin R-kare gibi bir şeyle özetlenmesinin istatistiksel olarak sağlam bir …

20 regression  lasso  stepwise-regression  ridge-regression 

Kademeli algoritmik değişken seçim yöntemleri, regresyon modellerinde ( ve SE'leri, p -değerleri, F istatistikleri vb.) Her tahmini az veya çok eğilimli olan ve gerçek tahmin edicileri hariç tutma olasılığı yüksek olan modelleri seçme eğilimindedir oldukça olgun bir simülasyon literatürüne göre yanlış öngörücüler içerir.ββ\beta LASSO, değişkenleri seçmek için kullanıldığında aynı şekilde …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

Bu sitede, p-değerlerine dayalı, AIC, BIC vb. Bu prosedürlerin neden değişkenlerin seçimi için genel olarak oldukça zayıf olduğunu anlıyorum. gung'un buradaki muhtemelen ünlü gönderisi nedenini açıkça göstermektedir; sonuçta, sadece veri taraması olan hipotezi ortaya koyduğumuz aynı veri kümesinde bir hipotezi doğrularız. Ayrıca, p-değerleri, çarpıklık ve uç değerler gibi büyük ölçüde …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Merak ediyorum, LASSO ve LARS model seçim yöntemleri, temelde sadece adım adım ileri seçimin varyasyonları olsa da (bu yüzden yol bağımlılığından muzdarip) neden bu kadar popüler? Benzer şekilde, model seçimi için General to Specific (GETS) yöntemleri, adım adım regresyon probleminden muzdarip olmadıkları için neden LARS / LASSO'dan daha iyi olsalar …

15 feature-selection  model-selection  lasso  stepwise-regression  lars 

Psikoloji ve diğer alanlarda genellikle aşağıdakileri içeren bir tür kademeli regresyon kullanılır: Kalan yordayıcılara bakın (ilk başta modelde hiçbiri yoktur) ve en büyük r-kare değişikliğine neden olan yordayıcıyı tanımlayın; R-kare değişikliğinin p-değeri alfadan (tipik olarak .05) düşükse, o zaman kestiriciyi ekleyin ve 1. adıma geri dönün, aksi takdirde durun. Örneğin, …

14 regression  model-selection  bias  r-squared  stepwise-regression 

İkili bir sınıflandırıcı oluşturmak istediğimi varsayalım. Birkaç bin özelliğim ve sadece birkaç 10 örneğim var. Deneyimli, ben sınıf etiketi doğru sadece birkaç özelliklerini kullanarak tahmin edilebilir olduğuna inanmak için iyi bir neden, ama hiçbir fikrim yok hangi olanları. Ayrıca, nihai karar kuralının yorumlanması / açıklanması kolay olmasını ve ayrıca az …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

R'de, drop1komut düzgün bir şey verir. Bu iki komut size bazı çıktılar vermelidir: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Benimki şöyle: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) <none> 2105.0 190.69 Agriculture …

14 r  regression  self-study  stepwise-regression 

SPSS'deki bir veri kümesine aşamalı bir lojistik regresyon uyguluyorum. Prosedürde, modelimi yaklaşık olarak rastgele bir alt kümeye uyduruyorum. Toplam numunenin% 60'ı, bu da yaklaşık 330 vakadır. İlginç bulduğum şey, verilerimi her yeniden örneklediğimde, son modele giren ve çıkan farklı değişkenler alıyorum. Son modelde her zaman birkaç belirleyici bulunur, ancak diğerleri …

13 logistic  spss  stepwise-regression 

Geçmişte birçok biyomedikal makalede kademeli olarak regresyon aşırı kullanılmıştı, ancak bu, birçok konunun daha iyi eğitimi ile gelişiyor gibi görünüyor. Birçok eski yorumcular, ancak yine de bunu sormak. Kademeli regresyonun rolü olduğu ve varsa kullanılması gereken durumlar nelerdir?

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression