Поетапна регресія

ВИЗНАЧЕННЯ поетапної регресії

Поетапна регресія - це покрокова ітеративна побудова регресійної моделі, яка передбачає автоматичний вибір незалежних змінних.

НАРУШЕННЯ ВНИЗ Покрокова регресія

Поетапна регресія може бути досягнута або шляхом випробування однієї незалежної змінної одночасно та включення її до регресійної моделі, якщо вона є статистично значущою, або шляхом включення в модель всіх потенційних незалежних змінних та усунення тих, які не є статистично значущими, або шляхом поєднання обох методів. Випробування на значимість проводяться за допомогою F-тестів, t-тестів, скоригованого R у квадраті та декількох інших менш поширених методів. Мета - знайти набір незалежних змінних, які суттєво впливають на залежну змінну. Проведення цих тестів автоматично може потенційно заощадити час для людини.

Недоліки ступінчастої регресії

Поступова регресія має ряд недоліків, на думку деяких статистиків. До них відносяться неправильні результати, притаманна упередженість самого процесу та необхідність значних обчислювальних можливостей для розробки складних регресійних моделей за допомогою ітерації.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Як працює метод найменших квадратів Метод найменших квадратів - це статистичний прийом для визначення лінії, що найкраще підходить для моделі, визначеної рівнянням із певними параметрами до спостережуваних даних. докладніше Економетрика: що це означає і як це використовується Економетрика - це застосування статистичних та математичних моделей до економічних даних з метою перевірки теорій, гіпотез та тенденцій майбутнього. більше Визначення T-тесту Т-тест - це тип інфекційної статистики, який використовується для визначення, чи є значна різниця між засобами двох груп, яка може бути пов'язана за певними ознаками. докладніше, як працює аналіз варіації (ANOVA) Аналіз дисперсії (ANOVA) - це інструмент статистичного аналізу, який розділяє загальну мінливість, виявлену в наборі даних, на два компоненти: випадкові та систематичні фактори. докладніше Як працює множинна лінійна регресія Множинна лінійна регресія (MLR) - це статистична методика, яка використовує кілька пояснювальних змінних для прогнозування результату змінної відповіді. докладніше Аналіз варіацій (ANOVA) Аналіз дисперсій (ANOVA) - це статистичне дослідження відмінностей між усіма змінними, що використовуються в експерименті. більше Партнерські посилання