来达到提出或添加变量的目的。 1.前进法 代码实现如下: data3.1<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/data3.1.csv",head=TRUE) lmo3.1<-lm(y~1,data=data3.1) lm3.1.for<-step(lmo3.1,scope=list(upper=~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9,lower=~1),direction="forward") summary(lm3.1.for) ...
MASS 包中的 stepAIC() 函数可以实现逐步回归模型(向前、向后和向前向后),依据的是精确AIC准则。 向后回归: 开始时模型包含4个(全部)预测变量,然后每一步中,AIC列提供了删除一个行中变量后模型的AIC值, <none> 中的AIC值表示没有变量被删除时模型的AIC。第一步,Frost被删除,AIC从97.75降低到95.75;第二步...
例如,向前 逐步回归(forward stepwise)每次添加一个预测变量到模型中,直到添加变量不会使模型有所改进为止。向后逐步回归(backward stepwise)从模型包含所有预测变量开始,一次删除一个变量直到会降低模型质量为止。而向前向后逐步回归(stepwise stepwise,通常称作逐步回归,以避免听起来太冗长),结合了向前逐步回归和向后逐步...
它有一个名为direction的选项,它可以有以下值:“both”,“forward”,“backward”。 代码语言:javascript 复制 library(MASS)res.lm<-lm(Fertility~.,data=swiss)step<-stepAIC(res.lm,direction="both",trace=FALSE)step # Train the model step.model<-train(Fertility~.,data=swiss,method="lmStepAIC",tr...
SPSSAU共提供3种自变量进入回归模型的方法,分别是forward向前法、backward向后法、逐步stepwise法。 ① 向前法 向前法是指回归模型中的变量从无到有,从少到多逐个引入的变量构建回归模型的一种方法。 ② 向后法 向后法是指回归模型的变量从有到无,由多到少的逐个剔除变量构建回归模型的一种方法。
ols_step_forward(model)## We are selecting variables based on p value...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## 1 variable(s) added...## No more variables satisfy the condition of penter: 0.3## Forward Selec...
逐步回归法的logistic回归,可以使用step()函数: # 向前 f1 <- step(f, direction ="forward") ## Start: AIC=64.03 ## y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 summary(f1) ## ## Call: ## glm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8, family = ...
逐步回归法的logistic回归,可以使用step()函数: # 向前 f1<-step(f,direction="forward") ## Start: AIC=64.03 ## y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 summary(f1) ## ## Call: ## glm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8, family = binomial...
or glm model进行逐步回归分析。其中,direction分为”both”, “backward”, “forward”,分别表示逐步筛选、向后、向前三种方法。注意,这个函数筛选的依据是AIC,而不是R2。example:最后 鉴于step()有时候会出现莫名其妙的错误,因此再介绍一个可以做逐步回归的手工方法。add1()drop1()
向前逐步回归 stepAIC(frame,direction="forward") 向后逐步回归stepAIC(fit1,direction = "backward") 向前向后逐步回归stepAIC(fit1,direction = "stepwise") 逐步回归法局限性:不能保证模型就是最佳模型,因为不是每一个可能的模型都被评价了 3全子集回归:所有的可能模型都会被检验。