Regression model

Стъпкова регресия

Стъпковата регресия е автоматизирана процедура за избор на променливи за множествена линейна регресия, която добавя или премахва променливи-предиктори една по една съгласно статистически критерий, обикновено F-статистика или праг на p-стойност. Алгоритъмът за предна селекция е формално описан от Efroymson (1960), а двупосочният вариант е популяризиран от Draper и Smith в техния знаков текст от 1966 г. „Приложен регресионен анализ“. Въпреки широкото историческо използване, методът сега е широко критикуван, което прави документирането му съществено във всяка канонична библиотека с методи.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Efroymson, M. A. (1960). Multiple regression analysis. In A. Ralston & H. S. Wilf (Eds.), Mathematical Methods for Digital Computers (pp. 191–203). Wiley. link
  2. Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis (1st ed.). Wiley. ISBN: 9780471221708
  3. Draper, N. R., & Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis (3rd ed.). Wiley. ISBN: 9780471170822

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Stepwise Variable Selection in Multiple Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/stepwise-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateStepwise Regression (Stepwise Variable Selection in Multiple Regression). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/stepwise-regression · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026