DoE - différence entre la régression pas à pas et la régression des moindres carrésSalut!
J'ai du mal à comprendre la différence entre la régression pas à pas et la régression par les moindres carrés.J'ai normalement choisi les moindres carrés standard comme personnalité lorsque j'ai ajusté un modèle, puis j'ai supprimé les facteurs avec une valeur p élevée.Dans ce cas, la façon dont j'ai procédé n'est-elle pas la même que la méthode pas à pas en arrière ?J'ai également essayé d'utiliser les deux méthodes pour analyser mes données, et les résultats (nombre de facteurs restants dans le modèle) étaient les mêmes.Je ne sais donc pas trop comment choisir entre ces deux méthodes.
Toutes les suggestions ont été appréciées!
Re: DoE - différence entre la régression pas à pas et la régression des moindres carrésMerci à tous!Cela aide à clarifier ma question.
Re: DoE - différence entre la régression pas à pas et la régression des moindres carrésMark, bien sûr, a tout à fait raison. Je préfère commencer par le modèle saturé (ou complet) et supprimer moi-même les termes (en utilisant des deltas ajustés R-carré/R-carré, RMSE, etc.) car je peux combiner non seulement les statistiques, mais aussi les implications pratiques lorsque les termes sont supprimés.
Re: DoE - différence entre la régression pas à pas et la régression des moindres carrésOui, votre méthode pour supprimer un terme à la fois est la même que la direction arrière utilisée par la plateforme Stepwise. La plateforme est un outil de productivité. Il peut effectuer rapidement les suppressions lorsque le modèle comporte de nombreux termes. Vous pouvez définir des paramètres concernant les suppressions et les arrêts en fonction de vos préférences. Le modèle final peut ensuite être transféré vers Ajuster les moindres carrés pour l'analyse de régression proprement dite. Stepwise est dédié à la sélection de modèles, pas à l'analyse.
