DoE-단계적 회귀와 최소 제곱 회귀의 차이안녕!
단계적 회귀와 최소 제곱 회귀의 차이점을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 나는 일반적으로 모델을 피팅 할 때 성격으로 표준 최소 제곱을 선택하고 높은 p- 값을 가진 요인을 제거했습니다. 이 경우 이전 단계적 방법과 동일하지 않습니까? 또한 두 가지 방법을 모두 사용하여 데이터를 분석하려고했지만 결과 (모델에 남아있는 요소 수)는 동일했습니다. 그래서 나는이 두 가지 방법 중에서 선택하는 방법을 정말로 모른다.
모든 제안에 감사드립니다!
재 : DoE-단계적 회귀와 최소 제곱 회귀의 차이예, 한 번에 하나의 용어를 제거하는 방법은 Stepwise 플랫폼에서 사용하는 역방향과 동일합니다. 플랫폼은 생산성 도구입니다. 모형에 항이 많은 경우 삭제를 빠르게 수행 할 수 있습니다. 원하는대로 삭제 및 중지에 대한 매개 변수를 설정할 수 있습니다. 그런 다음 실제 회귀 분석을 위해 최종 모형을 최소 제곱 적합으로 전송할 수 있습니다. Stepwise는 분석이 아니라 모델 선택에 전념합니다.
재 : DoE-단계적 회귀와 최소 제곱 회귀의 차이물론 마크는 완전히 맞습니다. 통계를 결합 할뿐만 아니라 항이 제거 될 때 실제적인 의미를함에 따라 포화 (또는 완전) 모형으로 시작하고 항을 직접 제거하는 것이 좋습니다 (R- 제곱 / R- 제곱 조정 델타, RMSE 등 사용).
재 : DoE-단계적 회귀와 최소 제곱 회귀의 차이다들 감사 해요! 내 질문을 명확히하는 데 도움이됩니다.
