逐步回歸整體效應規則的選項，以尊重遺傳對分類模型效應的影響？大家好，
我有一個客戶在詢問使用交互作用術語並使用“整體效果”規則查看模型中的分類效果時，是否有辦法讓Stepwise尊重遺傳。目前，在使用“整體效果”時，似乎沒有尊重“遺傳”功能，至少據我所知，遺傳力不強。
有人知道解決方法嗎？在Google上搜索並沒有發現任何東西（那是給你Lou的：））
謝謝，
克里斯
回复：逐步回歸整體效應規則的選項，以尊重遺傳對分類模型的影響應該提到的是，最小二乘和GenReg參數化交互的方式有所不同。在這兩種情況下，他們都將它們分成1 df效果。LS使用如果您將Partition和respose作為Y並將分類因子用作X所得到的對比度（這樣，第一個拆分是捕獲響應中最大可變性的對比度，第二個拆分則是捕獲響應中最大的差異。捕獲第二高，等等。）GR將最後一個級別與其他每個級別進行比較。
回复：逐步回歸整體效應規則的選項，以尊重遺傳對分類模型的影響我只是想到了另一種手動方式。如果沒有將全效果逐步輸入到最終效果中，請手動刪除包含未輸入的主要效果的所有術語。
或者，如果存在主要效果，則在“擬合模型”對話框中刪除交互項。
他們正在尋找更自動化而不是手動的東西。
如果有人使用Pro，GenReg聽起來不錯，並且可能是該問題的解決方案。我在GenReg中忘記了該選項。謝謝。
回复：逐步回歸整體效應規則的選項，以尊重遺傳對分類模型的影響我知道兩個選擇：
1）擬合模型，整體效果，在事實之後添加主要效果。
2）使用前向選擇並選中“強制效果遺傳”進行廣義回歸。
