Regresión escalonada mixta: reglas de detención del valor PHola,
Estoy tratando de realizar una regresión paso a paso mixta:
Seleccione Analizar > Modelo de ajuste .
Seleccione la columna de respuesta y haga clic en Y, Respuesta .
Seleccione las columnas predictoras y haga clic en Agregar o utiliza uno de los macros si desea incluir efectos de orden superior.
Haga clic en el botón junto a Personalidad y seleccione paso a paso .
Hacer clic Correr .
Hacer clic BIC mínimo y seleccione Umbral de valor P .
Haga clic en Reenviar y seleccione Mezclado .
Hacer clic Vamos .
¿Cómo debo decidir sobre el valor P de entrada y salida? ¿Si no quiero ajustar demasiado mi modelo?
Re: regresión escalonada mixta: valor PEn primer lugar, comprenda que la regresión por pasos es una herramienta de productividad para rechazar rápidamente modelos que son inferiores, pero no puede garantizar que el último modelo sea el mejor. Podría ser, o podría estar cerca. Debes intervenir. En segundo lugar, el resultado es de una búsqueda guiada en dirección hacia adelante o hacia atrás. La ruta de la búsqueda no examina muchos modelos posibles, por lo que es posible que se haya perdido el mejor modelo (es decir, local versus global). En tercer lugar, también debe examinar los datos y los errores estimados (residuales) para determinar si hay datos anómalos o violaciones de la regresión lineal que podrían desviar dicha búsqueda.
La elección de un criterio para la búsqueda por pasos es importante. Cada uno tiene ventajas y desventajas. No utilizo muchas 'reglas generales', por lo que no considero un cuadrado alto de R como una indicación de sobreajuste. Sucede. El ajuste excesivo significa que el modelo no se generaliza a nuevos datos, lo cual es importante en su situación. El cuadrado R ajustado intenta abordar el ajuste excesivo. La validación cruzada es la mejor manera, pero no tiene muchos datos para las diversas técnicas de CV para lograr este método. Puede probar la función Bootstrap si tiene JMP Pro.
¿Es el segundo bloque simplemente un duplicado del primer bloque o contiene tratamientos únicos que no están presentes en el primer bloque? Además, cuál es el costo (tiempo, dinero, etc.) de ejecutar el segundo bloque.
Re: regresión escalonada mixta: valor PHola Mark_Bailey,
Muchas gracias por su amable ayuda para responder a la mayoría de nuestras preguntas.
¿Podría responder una de mis preguntas relacionadas con la regresión paso a paso?
Tengo un diseño personalizado con 7 factores continuos con el modelo de superficie de respuesta completa. El diseño total tiene 48 experimentos con 2 bloques. Después de terminar el primer bloque, traté de usar el control de regresión paso a paso para ajustar mis datos. Al usar el umbral del valor P y el BIC mínimo, obtuve un modelo similar. Ambos modelos me dieron un valor P <0.05 y R ^ 2 = 0.999998, Rsquare Adj = 0.99996. R^2=1 significa que este modelo está sobreajustado. El valor P es inferior a 0,05 significa que el modelo es significativo. ¿Cómo puedo interpretar este modelo? ¿Es suficiente no ejecutar el bloque dos?
Re: regresión escalonada mixta: valor PLas reglas de parada basadas en pag -values fueron la primera implementación de la plataforma Stepwise. Los valores por defecto para entrar y salir son buenos en ausencia de cualquier conocimiento previo sobre los datos o el mejor modelo. (Pero entonces, si supiera la respuesta, no necesitaría una regresión paso a paso para buscar el mejor ajuste).
Stepwise no garantiza que sus datos no se ajusten por debajo o por encima de lo normal. Es una herramienta de 'productividad' que le ahorra tiempo al examinar los ajustes inferiores y lo acerca al mejor ajuste, si no al mejor.
Los criterios modernos incluyen AICc y BIC. Ambos criterios intentan minimizar el sesgo (ajuste insuficiente) al mismo tiempo que minimizan la varianza (ajuste excesivo). No requieren umbrales absolutos como el pag -Reglas de parada de valor. Le recomiendo que utilice una de estas reglas de parada.
El historial le permite examinar información clave de los diferentes modelos encontrados durante la ruta de búsqueda. Puede seleccionar cualquiera de ellos usando los botones de radio en el lado derecho de esta lista. A continuación, puede volver a la parte superior y hacer clic en Crear modelo (para el cuadro de diálogo Ajustar modelo) o Ejecutar modelo (para la plataforma Ajustar mínimos cuadrados), donde puede realizar ajustes finos en la tabla Resumen de efectos.
