안녕,
단계별 회귀를 사용하여 실제로 1개의 요소만 중요하다는 것을 보여주지만 직접 최소 제곱 회귀를 실행하면 실제로 여러 요소가 중요하다는 것을 보여주는 문제가 있습니다. 이렇게 될 이유가 있나요?
Rgrds
이르판
이것은 ~ 아니다 드문 일.이 링크는 JMP 샘플 데이터 테이블을 사용하는 예를 제공합니다.
https://www.seas.upenn.edu/~ese302/extra_mtls/STEPWISE_REGRESSION.pdf
단계적으로 혼합(입력하려면 <0.25, 제거하려면 > 0.10)하거나 K 계수로 최상의 모델을 찾는 것과 같은 것을 사용하는 것이 좋습니다.이러한 일이 발생할 수 있는 많은 데이터 문제가 있습니다. 가장 흔한 것은 다중공선성, 상호작용, 누락된 범주/그룹화 요인 및 누락된 데이터입니다.최소 제곱 회귀는 독립 요인을 가정합니다. 다중 공선성은 일부 요인이 상관 관계가 있음을 의미합니다.
이 현상을 설명하는 데 도움이 될 수 있는 시나리오는 다음과 같습니다. 전기 매개변수인 Y가 전도성 필름 두께와 구조의 면적, 그리고 이차적으로 필름의 평활도(덩어리, 기포 또는 구덩이 없음)의 함수라고 가정합니다. 데이터 세트에는 필름 두께, 구조 길이 및 구조 폭이 있습니다.단계별로 두께가 포함될 수 있지만 길이나 너비만 포함되지는 않지만 두 요소를 함께 사용하면 매우 중요합니다.그러나 이 경우 면적(길이 * 너비, 길이 및 너비 상호 작용)을 모델링하면 모델이 훨씬 더 강해집니다.
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