Pakāpeniskā reģresija
Pakāpeniskā reģresijas atlase ir automatizēta prediktoru atlases procedūra vairāku lineāru reģresiju gadījumā, kas pievieno vai noņem prediktoru mainīgos pa vienam, pamatojoties uz statistisku kritēriju, parasti F-testu vai p-vērtības slieksni. Algoritmu priekšējai atlasei formāli aprakstīja Efroymson (1960), bet divvirzienu variantu popularizēja Draper un Smith savā nozīmīgajā 1966. gada darbā Applied Regression Analysis. Neskatoties uz plašo vēsturisko lietošanu, metode mūsdienās tiek plaši kritizēta, tāpēc tās dokumentēšana ir būtiska jebkurā kanoniskā metožu bibliotēkā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Stepwise Variable Selection in Multiple Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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 NetMašīnmācīšanās↔ compare
- LASSO regresijaMašīnmācīšanās↔ compare
- Vairākkārtējā lineārā regresijaStatistika↔ compare
- Regresija ar daļējiem mazākajiem kvadrātiem (PLS)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Regulētā lineārā regresija (Ridge Regression)Mašīnmācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →