Покрокова регресія
Покрокова регресія — це автоматизована процедура відбору змінних для множинної лінійної регресії, яка додає або видаляє предикторні змінні по одній відповідно до статистичного критерію, зазвичай F-статистики або порогового значення p-значення. Алгоритм прямого відбору був формально описаний Ефроімсоном (1960), а двонаправлений варіант був популяризований Дрейпером і Смітом у їхньому знаковому тексті 1966 року «Applied Regression Analysis». Незважаючи на широке історичне використання, цей метод зараз широко критикується, що робить його документацію важливою в будь-якій канонічній бібліотеці методів.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Stepwise Variable Selection in Multiple Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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 NetМашинне навчання↔ compare
- Lasso-регресіяМашинне навчання↔ compare
- Множинна лінійна регресіяСтатистика↔ compare
- Регресія методом частенних найменших квадратів (PLS)Машинне навчання↔ compare
- Гребенева регресіяМашинне навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →