Stepwise regression

1
Stepwise gerileme 1
Efroymson tarafından teklif edilen bir algoritma sık sık kastetir( 1960) . [ 1] Bu çok sayıda potansiyel açıklayıcı değişkenler , ve model seçme kurmak için hangiside altta bulunan teorinin, nerede var olduğu istatistiksel örnek seçmesi in cases için otomatik bir prosedürdür. Prosedür temel yaklaşma model seçmenin çok formunda uygulanabilir olmasına rağmen gerileme analizinde , ilk olarak kullanılır.

bu ileri seçmede bir değişmedir. İşlemdeki her bir aşamada , , Eğer bazı değişkenler yeni değişken bir karelerin artık toplamından artıyor olanı ilave edilen olduktan sonranın, epeycesiz silen olursa bir test kontrol etmek için yapılır( RSS) . Prosedür ne zaman ölçü olduğunu sonlandırır( Yerel olarak) Müsait düzelme bazı tehlikeli değerin aşağısında düşünce , veyayı yükseltti.

1
Stepwise gerileme 1
prosedürler veri madenciliğinde kullanılır fakat Eleştirmenler veri taramasının paradigmatik bir örneği , şiddetli computation sık sık konu alanı bilgisi için yetersiz vekil oluyor olduğun gibi prosedüre saygı gösterir. Mühendislikten bu örnekteki

, Gereksinim ve Yeterlilik F-tests tarafından ekseriyetle kesindir , T-tests , R-kare'yi ayarladı , Akaike bilgi kriteri , Bayesian bilgi kriteri , Ebegümecilerin Cpi , Yanlış keşif oranı veya Birkaç diğer örnek seçmesi kriterinin herhangi biri , Yönetimler , veya ölçülerini durduruyor" Uygunun iyiliği. " Bir deney planlamadaki

, Bilgisayar simülasyonu veya Veri bu örnek toplamak için bilimsel anket , Birisi parametrelerin numarasını aklında tutmalı , , tahmin et ve denenmiş büyüklüğü bu nedenle ayarlar. K değişkenler için ,

P = 1( Başlangıç) + K( Beni sahneye koyun) +( K2-K) /2( II'i sahneye koyun) + 3K( III'i sahneye koyun) =. 5K2+ 3.5K + 1. K için

& lt; 18 , Deneylerin verimli bir dizaynı modelin bu tipi için , bir kutu-Behnken dizayn , var olur[ 2] Pozitifle ve uzunluk minin olumsuz esksen ile ilgili noktaları arttırdı( 2 , sqrt( . 3K+. 8) ) , artı nokta( S) Başlangıçta. Hatta daha fazla verimli dizaynlar var , Daha az koşuşlar , K için & gtı hatta gerektiriyor; 17.

hatta

• geç kavrayan gerileme
• gerileme
• Occam'ın ustura

referans

^ Efroymsonu , mAı ileri görür( 1960) . " Çoklu gerileme analizi. " Ralston 'da , bir. Ve Wilf , HS , editörler , dijital bilgisayarlar için matematiksel yöntemler. Wiley. NIST


bu istatistik-benzeyen makalede mühendislik istatistiğinde bir el kitabından tasarlayan^ kutu-Behnken Bir artıktır. Siz o genişletme tarafından yardım edebilirsiniz.