自变量选择与逐步回归

自变量选择与逐步回归Tag内容描述：<p>1、第五章 自变量的选择与逐步回归,5.1 自变量选择对估计和预测的影响 5.2 所有子集回归 5.3 逐步回归 5.4 本章小结与评注,第5章 自变量选择与逐步回归,从20世纪60年代开始，关于回归自变量的选择成为统计学中研究的热点问题。统计学家们提出了许多回归选元的准则，并提出了许多行之有效的选元方法。 本章从回归选元对回归参数估计和预测的影响开始，介绍自变量选择常用的几个准则；扼要介绍所有子集回归选元的几个方法；详细讨论逐步回归方法及其应用。,5.1 自变量选择对估计和预测的影响,一、全模型和选模型,设研究某一实际问题涉及到对因。</p><p>2、第5章 自变量选择与逐步回归,信计学院统计系 沈菊红,2,第5章 自变量选择与逐步回归,自变量选择对估计和预测的影响 自变量选择的准则 逐步回归 前进法 后退法 逐步回归法,3,说 明,我们在建立回归模型时，首要问题是如何确定回归自 变量。如果遗漏了某些重要的变量，回归方程的效果 肯定不会好；如果考虑过多的自变量，在这些变量中， 某些变量可能和其他变量有很大程度的重叠。这样的 话，会增大计算量，回归方程稳定性也很差，并且直 接影响回归方程的应用。,4,一 自变量选择对估计和预测的影响,全模型和选模型 设对因变量有影响的因素共。</p><p>3、第五章 自变量的选择与逐步回归,5.1 自变量选择对估计和预测的影响 5.2 所有子集回归 5.3 逐步回归 5.4 本章小结与评注,第5章 自变量选择与逐步回归,从20世纪60年代开始，关于回归自变量的选择成为统计学中研究的热点问题。统计学家们提出了许多回归选元的准则，并提出了许多行之有效的选元方法。 本章从回归选元对回归参数估计和预测的影响开始，介绍自变量选择常用的几个准则；扼要介绍所有子集回归选元的几个方法；详细讨论逐步回归方法及其应用。,5.1 自变量选择对估计和预测的影响,一、全模型和选模型,设研究某一实际问题涉及到对因。</p><p>4、第七章,自变量选择与逐步回归,多元线性回归方程中所包含的自变量是根据专业知识和经验事先选择好的，但在许多回归分析的、应用中，由于没有清晰的理论依据，回归模型所包含的自变量难以预先确定，如果将一些不重要的自变量也引入方程，会降低模型的精度，因此选择有意义的自变量是回归分析的第一步。 选择自变量的基本思路是：尽可能将回归效果显著的自变量选入回归方程中，将作用不显著的特别是与自变量有密切线性关系的自变。</p>