2015-05-18
747
Для подбора переменных в модели множественной «регрессии методом сверху вниз» мы для начала берем все переменные х1,х2,х3…хn. Включаем все эти переменные в модель.
.
Делаем функцию «линейн». По этой функции соответственно находим число Фишера F 
. Число Фишера мы ищем для оценки качества модели.
Проводим тест Стьюдента. Находим tкр., находим 
, 
,… 
. Сравинваем их с tкр. Выделяем все t, которые меньше tкр. Из них уже находим наименьшее 
. Допустим это 
. Исключаем столбик, соответствующий 
.(х2).
Уже по новой модели (без столбика х2) вычисляем линейн.. Находим число Фишера F 
. Если F больше чем F , то качество модели улучшилось. Можем сделать вывод о том, что мы правильно исключили переменную. Если же наоборот, то не стоит исключать эту переменную, так как в следствие этого модель не улучшилась.
По новой модели(без столбика х2) проводим тест Стьюдента. Находим tкр, находим , ,… . Сравинваем их с tкр. Выделяем все t, которые меньше tкр. Из них уже находим наименьшее . и т.д.
Этот алгоритм проделываем до тех пор, пока все не будут больше чем tкр.
|
|
|
