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.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Efroymson, M. A. (1960). Multiple regression analysis. In A. Ralston & H. S. Wilf (Eds.), Mathematical Methods for Digital Computers (pp. 191–203). Wiley. link ↗
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis (1st ed.). Wiley. ISBN: 9780471221708
- 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.
- Elastic NetМашинно обучение↔ compare
- Регресия ЛасоМашинно обучение↔ compare
- Множествена линейна регресияСтатистика↔ compare
- Регресия на частичните най-малки квадрати (PLS)Машинно обучение↔ compare
- Регресия с гребен (Ridge Regression)Машинно обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →