DoE: diferencia entre la regresión por pasos y la de mínimos cuadrados¡Hola!
Tengo dificultades para comprender la diferencia entre la regresión por pasos y la de mínimos cuadrados. Normalmente elegía el mínimo cuadrado estándar como personalidad cuando ajustaba un modelo, luego eliminaba los factores con un valor p alto. En este caso, ¿no es la forma en que hice lo mismo que el método paso a paso hacia atrás? También intenté usar ambos métodos para analizar mis datos, y los resultados (número de factores restantes en el modelo) fueron los mismos. Así que no sé cómo elegir entre estos dos métodos.
Cualquier sugerencia fue apreciada!
Re: DoE - diferencia entre regresión escalonada y de mínimo cuadradoSí, su método para eliminar un término a la vez es el mismo que la dirección hacia atrás utilizada por la plataforma Stepwise. La plataforma es una herramienta de productividad. Puede realizar rápidamente las eliminaciones cuando el modelo tiene muchos términos. Puede establecer parámetros sobre las eliminaciones y las paradas para adaptarlas a sus preferencias. El modelo final se puede transferir a Ajustar mínimos cuadrados para el análisis de regresión real. Stepwise se dedica a la selección de modelos, no al análisis.
Re: DoE - diferencia entre regresión escalonada y de mínimo cuadradoMark, por supuesto, es completamente correcto. Prefiero comenzar con el modelo saturado (o completo) y eliminar términos yo mismo (usando deltas ajustados R-cuadrado / R-cuadrado, RMSE, etc.) ya que puedo combinar no solo las estadísticas, sino también las implicaciones prácticas a medida que se eliminan los términos.
Re: DoE - diferencia entre regresión escalonada y de mínimo cuadrado¡Gracias a todos! Ayuda a aclarar mi pregunta.
