Vhodne používaná možnosť krokovej regresie v Statgraphics (alebo iných štatistických balíkoch) poskytuje vám viac sily a informácií na dosah ruky ako bežná možnosť viacnásobnej regresie, a to najmä užitočné na preosievanie veľkého počtu potenciálnych nezávislých premenných a/alebo dolaďovanie modelu pomocou …
Prečo by ste použili postupnú regresiu?
Niektorí výskumníci používajú postupnú regresiu na skrátenie zoznamu pravdepodobných vysvetľujúcich premenných až na skromnú zbierku „najužitočnejších“premenných. Iní venujú vierohodnosti malú alebo žiadnu pozornosť. Nechajú postupný postup, aby im vybral ich premenné.
Prečo výskumník použil postupnú viacnásobnú regresiu?
Postupnú regresiu možno použiť ako nástroj na generovanie hypotéz, ktorý naznačí, koľko premenných môže byť užitočných, a identifikuje premenné, ktoré sú silnými kandidátmi na predikčné modely.
Prečo je postupná regresia kontroverzná?
Kritici považujú tento postup za paradigmatický príklad bagrovania údajov, pričom intenzívne výpočty sú často neadekvátnou náhradou za odbornosť v danej oblasti. Okrem toho sa výsledky postupnej regresie často používajú nesprávne bez toho, aby sa upravili na výskyt výberu modelu
Aká je výhoda postupného výberu v porovnaní s najlepším výberom podmnožín?
Stepwise prináša jeden model, ktorý môže byť jednoduchší. Best subsets poskytuje viac informácií zahrnutím viacerých modelov, no výber jedného môže byť zložitejší. Keďže Best Subsets posudzuje všetky možné modely, spracovanie veľkých modelov môže trvať dlho.
