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多元回归分析的逐步回归预测模型
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前向逐步回归
接下来我们讨论另一个简单点的计算回归系数的方法:前向逐步回归。该算法属于贪心算法,经过多次迭代计算出最佳的回归系数,在每次迭代中增加或减少某个权重观察其错误率变化。选择对误差影响小的方向:
def stageWise(xArr,yArr,eps=0.01,numIt=100):
xMat = mat(xArr); yMat=mat(yArr).T
yMean = mean(yMat,0)
yMat = yMat - yMean
xMat = regularize(xMat)
m,n=shape(xMat)
returnMat = zeros((numIt,n))
ws = zeros((n,1)); wsTest = ws.copy(); wsMax = ws.copy()
for i in range(numIt):
print ws.T
lowestError =
for j in range(n):
for sign in [-1,1]:
wsTest = ws.copy()
wsTest[j] += eps*sign
yTest = xMat*wsTest
rssE = rssError(yMat.A,yTest.A)
if rssE & lowestError:
lowestError = rssE
wsMax = wsTest
ws = wsMax.copy()
        returnMat[i,:]=ws.T
    return returnMat
输入有四个参数,分别是训练数据集和标签数据集,eps代表每次迭代移动的步长,numIt表示迭代的次数,如果在迭代过程中出现震荡现象,则可以减小步长或者增加步数。该算法首先对数据进行标准化,接下来进行迭代,在迭代过程中比较增加减少特征对误差的影响,最后选择影响最小的方式。迭代结束就返回回归系数。
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【求助】多元逐步回归某指标第一步被纳入,但在最后一步被剔除,如何分析?
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这个帖子发布于3年零361天前,其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:2
如题,进行逐步回归时第一步A指标就被纳入,随后又纳入了B C D三个指标,但到第五步时显示A指标被移除,这该如何解释?那结果中还要不要提到A指标呢?求解答。。。
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逐步回归是在方程中纳入一个指标前,先检验方程中加入这个指标后,方程中变量的影响是否变小,将贡献减小的变量剔除。因为纳入B C D之后,A的影响减小了,即A的偏回归平方和的贡献小了,所以把A剔除,这也是逐步回归与向前法,向后法的区别
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我认为取最后拟合的模型较为妥当,因为按最终模型,解释因变量的方差是最大的,而在该模型中A因素在整体的模型中解释因变量的效果并不好
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我认为取最后拟合的模型较为妥当,因为按最终模型,解释因变量的方差是最大的,而在该模型中A因素在整体的模型中解释因变量的效果并不好 结果似乎不是这样的,因为在倒数第二步纳入A B C D四个指标之后,R值为0.663,P值为0.032,但在最后一步移除A指标,只纳入了D C D三个指标R值减小为0.654,而P值为0.152,似乎该模型没有意义了
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开心签到天数: 2 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
spss菜鸟求教:我对数据进行多元逐步回归分析时,警告说“未输入任何变量到方程中”,而进行其他回归分析都行。我把数据上传到附件,麻烦各位高人指点下为什么。。我上传的数据是对原数据进行过倒数的对数处理的。自变量从“K-400到K-1000”,,因变量是“质量”。。
18:23:50 上传
这是正常现象。在SPSS多元线性逐步回归中,早先已经进入方程的变量可以又被踢出来。多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件:一是对模型必需要有足够的影响力,二是对不能方程中的其他变量产生明显的影响(也就是造成共线性)。因此,虽然一个变量已经进入了方程,但随后进入的方程其他变量与它形成了共线性的话,那么原先已经入选的变量可以被剔除,尤其是在原先入选的变量没有后面入选的变量影响力大,或者是原先入选的变量对模型中其他变量的影响力比后面入选的变量大的情况下更是如此。
SPSS元线性逐步回归可以详细列出每一步的入选或排除变量,你只有检查一下就可以知道到底是哪一个变量入选后就把你关注的变量剔除出来。
一般来说,被剔除出来的变量对模型的预测不会造成明显影响,如果被剔除出来的变量与后面的变量具有高度共线性的话,那么基本就不会造成什么影响;如果被剔除出来的变量与后面的变量具有中度共线性的话,那么多多少少会有一些影响,并且还会造成后面变量的剔除偏倚(后面变量的影响被高估)。
可以试一下进入法
这是本义。等于没有回答。
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提问者悬赏:69分 发布者:匿名网友
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