Régression pas à pas vs modélisation multivariée - Pourquoi les deux?Je m'excuse pour une question naïve mais, si j'ai une liste de variables numériques continues et que je veux déterminer lesquelles contribuent de manière significative à une variable de résultat catégorielle binomiale, je sais que la régression par étapes est probablement la plate-forme goto, mais pas une modélisation multivariée itérative approche utilisant un modèle binomial généralisé faire de même? Y a-t-il un avantage à faire l'approche par étapes avant l'approche multivariée, surtout si l'on ne regarde pas les interactions ou, en d'autres termes, la plate-forme de modèle multivarié est-elle même nécessaire? Pour aller plus loin, si je voulais partitionner les variables, cette plate-forme ne trierait-elle pas le blé de l'ivraie de toute façon?
AnalytiqueRe: Régression pas à pas vs Modélisation multivariée - Pourquoi les deux?Il existe aujourd'hui de très nombreux modèles parmi lesquels choisir et de nombreuses méthodes pour sélectionner le meilleur modèle à l'intérieur et entre chaque type de modèle. Vous pouvez en apprendre beaucoup sur vos données, votre réponse et la relation entre la réponse et les prédicteurs en utilisant plusieurs méthodes de sélection avec plusieurs types de modèle.
Je ne suis pas d'accord avec la réclamation " cette régression pas à pas est probablement la plateforme goto. «C'est un outil utile mais il a ses faiblesses et ses inconvénients, comme toute méthode. Et même dans la meilleure situation, la régression par étapes n'est pas garantie de trouver le meilleur modèle. L'utilisateur espère que cela économisera beaucoup d'efforts manuels (productivité) et arrivera ou se rapproche du meilleur modèle. Mais le résultat de toute méthode de recherche dépend du chemin emprunté.
Certains modélisateurs essaieront d'identifier les prédicteurs utiles avant de sélectionner le meilleur modèle. Stepwise est avant tout une méthode de sélection de modèle.
il semble que vous utilisiez le même type de modèle (GLM avec réponse binomiale) mais compte tenu de la différence entre la méthode de recherche pas à pas et une méthode de recherche manuelle. Si cela est vrai, je m'attendrais au même résultat.
Est-ce que tu l'as essayé? Si oui, qu'avez-vous appris? Il n'y a pas de méthode de sélection ou de type de modèle supérieur aujourd'hui, la performance empirique est donc le dernier mot.
Re: Régression pas à pas vs Modélisation multivariée - Pourquoi les deux?Je suis d'accord à 100% avec tous @markbailey la contribution et les opinions de. @ 34Sud , vous souhaitez également regarder ce webcast en ligne:
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytically-speaking/to-explain-or-predict-that-is-the-question.html
Le Dr Shmeuli couvre de nombreux sujets différents mais importants concernant la sélection des méthodes de modélisation.
Enfin, si vous avez JMP Pro, vous trouverez les plates-formes Comparaison de modèles et Dépôt de formules particulièrement utiles pour comparer efficacement les performances de plusieurs résultats de modélisation. Et vous aurez également accès à des plates-formes de modélisation supplémentaires capables de gérer les données de réponse catégoriques. Par exemple, la régression pénalisée et les plates-formes PLS peuvent être très utiles.
