혼합 단계적 회귀 분석: P-값 중지 규칙안녕,
혼합 단계별 회귀 분석을 수행하려고 합니다.
선택하다 분석하다 > 모델 맞춤 .
응답 열을 선택하고 예, 응답 .
예측자 열을 선택하고 추가하다 또는 다음 중 하나를 사용하십시오. 매크로 고차 효과를 포함하려는 경우.
옆에 있는 버튼을 클릭하세요. 성격 그리고 선택 단계적으로 .
딸깍 하는 소리 달리다 .
딸깍 하는 소리 최소 BIC 그리고 선택 P-값 임계값 .
전달을 클릭하고 선택하세요. 혼합 .
딸깍 하는 소리 가다 .
P 값의 진입과 퇴출을 어떻게 결정해야 합니까?? 내 모델에 과도하게 적합하고 싶지 않다면?
Re: 혼합 단계적 회귀: P 값우선, 단계별 회귀는 열등한 모델을 신속하게 거부하는 생산성 도구이지만 마지막 모델이 가장 좋은 모델이라고 보장할 수는 없다는 점을 이해하세요. 그럴 수도 있고, 가까울 수도 있습니다. 당신이 개입해야합니다. 둘째, 결과는 정방향 또는 역방향으로 안내된 검색에서 나온 것입니다. 검색 경로에서는 가능한 많은 모델을 조사하지 않으므로 최상의 모델(예: 로컬 대 글로벌)을 놓쳤을 수 있습니다. 셋째, 데이터와 예상 오류(잔차)를 조사하여 검색을 잘못 수행할 수 있는 비정상적인 데이터나 선형 회귀 위반이 있는지 확인해야 합니다.
단계별 검색에서는 기준을 선택하는 것이 중요합니다. 각각에는 장점과 단점이 있습니다. 나는 '경험 법칙'을 많이 사용하지 않기 때문에 높은 R 제곱을 과적합의 표시로 간주하지 않습니다. 그런 일이 일어난다. 과적합은 모델이 새로운 데이터로 일반화되지 않음을 의미하며 이는 현재 상황에서 중요합니다. 수정된 R 제곱은 과적합을 해결하려고 시도합니다. 교차 검증이 가장 좋은 방법이지만 이 방법을 수행하기 위한 다양한 CV 기술에 대한 데이터가 많지 않습니다. JMP Pro가 있는 경우 부트스트랩 기능을 사용해 볼 수 있습니다.
두 번째 블록은 단지 첫 번째 블록의 복제물입니까, 아니면 첫 번째 블록에 없는 고유한 치료법이 포함되어 있습니까? 또한 두 번째 블록을 실행하는 데 드는 비용(시간, 돈 등)은 얼마입니까?
Re: 혼합 단계적 회귀: P 값안녕하세요 Mark_Bailey님,
대부분의 질문에 답변해 주셔서 진심으로 감사드립니다.
단계적 회귀와 관련된 내 질문 중 하나에 답해 주시겠습니까?
저는 완전 반응 표면 모형을 사용하여 7개의 연속 요인을 사용하는 맞춤형 설계를 갖고 있습니다. 전체 설계에는 2개의 블록으로 48개의 실험이 있습니다. 첫 번째 블록이 완료된 후 단계적 회귀 제어를 사용하여 데이터를 맞추려고 했습니다. P-값 임계값과 최소 BIC를 사용하여 유사한 모델을 얻었습니다. 두 모델 모두 P-값<0.05, R^2=0.999998, Rsquare Adj = 0.99996을 제공했습니다. R^2=1은 이 모델이 과적합되었음을 의미합니다. P-값이 0.05보다 작으면 모델이 유의하다는 의미입니다. 이 모델을 어떻게 해석할 수 있나요? 블록 2를 실행하지 않는 것으로 충분합니까?
Re: 혼합 단계적 회귀: P 값다음을 기반으로 한 정지 규칙 피 -values는 Stepwise 플랫폼의 첫 번째 구현이었습니다. 데이터나 최상의 모델에 대한 사전 지식이 없어도 입력하고 떠나는 기본값은 좋습니다. (그러나 답을 안다면 가장 적합한 것을 찾기 위해 단계적 회귀가 필요하지 않습니다.)
Stepwise는 데이터가 과소적합되거나 과대적합되지 않는다는 것을 보장하지 않습니다. 이는 열등한 맞춤을 검사하는 시간을 절약하고 가장 좋은 맞춤에 가까워지도록 해주는 '생산성' 도구입니다.
최신 기준에는 AICc 및 BIC가 포함됩니다. 두 기준 모두 편향(과소적합)을 최소화하는 동시에 분산(과적합)도 최소화하려고 시도합니다. 다음과 같은 절대 임계값이 필요하지 않습니다. 피 -값 중지 규칙. 다음 중지 규칙 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
기록을 통해 검색 경로 중에 발견된 다양한 모델의 일부 주요 정보를 조사할 수 있습니다. 이 목록 오른쪽에 있는 라디오 버튼을 사용하여 원하는 항목을 선택할 수 있습니다. 그런 다음 맨 위로 돌아가 모델 만들기(모델 맞춤 대화 상자의 경우) 또는 모델 실행(최소 제곱 맞춤 플랫폼의 경우)을 클릭하면 효과 요약 테이블 내에서 미세 조정할 수 있습니다.
