Kailan Angkop ang Stepwise Regression? Ang stepwise regression ay isang naaangkop na pagsusuri kapag mayroon kang maraming variable at interesado kang tumukoy ng isang kapaki-pakinabang na subset ng mga predictors Sa Minitab, ang karaniwang stepwise regression procedure ay nagdaragdag at nag-aalis ng mga predictor nang paisa-isa oras.
Bakit hindi mo dapat gamitin ang stepwise regression?
Ang mga pangunahing disbentaha ng stepwise multiple regression ay kinabibilangan ng bias sa pagtatantya ng parameter, mga hindi pagkakapare-pareho sa mga algorithm ng pagpili ng modelo, isang likas (ngunit madalas na hindi pinapansin) na problema ng maramihang pagsusuri ng hypothesis, at isang hindi naaangkop tumuon o umasa sa iisang pinakamahusay na modelo.
Ano ang layunin ng stepwise regression?
Mga Uri ng Stepwise Regression
Ang pinagbabatayan na layunin ng stepwise regression ay, sa pamamagitan ng isang serye ng mga pagsubok (hal. F-tests, t-tests) upang makahanap ng set ng mga independent variable na makabuluhang nakakaimpluwensya sa dependent variable.
Dapat ko bang gamitin ang forward o backward stepwise regression?
Ang paatras na paraan ay karaniwang ang gustong paraan, dahil ang pasulong na paraan ay gumagawa ng tinatawag na mga epekto ng suppressor. Ang mga epekto ng suppressor na ito ay nangyayari kapag ang mga predictor ay makabuluhan lamang kapag ang isa pang predictor ay pinananatiling pare-pareho.
Sa anong partikular na aplikasyon ginagamit ngayon ang stepwise regression?
Stepwise regression procedures ay ginagamit sa data mining, ngunit kontrobersyal. Maraming mga punto ng kritisismo ang ginawa. Ang mga pagsubok mismo ay bias, dahil ang mga ito ay batay sa parehong data.
