stepwise regression是什麼意思，stepwise regression的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

例句

專業解析

逐步回歸（Stepwise Regression）是一種用于構建多元線性回歸模型的變量選擇方法。它通過逐步添加或移除預測變量的方式，尋找能較好解釋因變量變化的最優預測變量組合。其核心目标是平衡模型的拟合優度與簡潔性，避免過拟合。

逐步回歸的詳細過程

1. 起始步驟

   模型通常從一個“空模型”（僅包含截距項）或“全模型”（包含所有候選變量）開始。

2. 變量篩選規則

   • 前向選擇（Forward Selection）：從空模型開始，逐步添加對模型拟合提升最顯著的變量（依據預設的統計顯著性阈值，如 p 值 < 0.05）。
   • 後向消元（Backward Elimination）：從全模型開始，逐步移除統計意義最不顯著的變量（如 p 值 > 0.1）。
   • 雙向逐步（Bidirectional Stepwise）：結合前兩種方法，每步可添加或移除變量，需設定添加/移除的顯著性阈值。

3. 終止條件

   當滿足以下任一條件時停止疊代：

   • 無符合添加标準的變量，或無符合移除标準的變量；
   • 達到預設的最大變量數量；
   • 模型拟合指标（如 AIC、BIC）不再顯著改善。

應用場景與注意事項

• 適用場景：適用于探索性分析或預測變量數量較多時的初步篩選，常見于醫學、社會科學等領域。
• 局限性：
  • 可能遺漏變量間的交互效應；
  • 多重假設檢驗易導緻假陽性（選入無關變量）；
  • 結果受初始變量集和阈值設置影響，穩定性較低。

權威參考來源

1. UCLA 統計咨詢指南：詳細解釋逐步回歸的操作步驟與統計原理 UCLA ATS
2. 杜克大學統計學資料：對比不同變量選擇方法的優劣 Duke University
3. NLM 醫學統計專著：讨論逐步回歸在生物醫學中的應用局限 NLM Bookshelf

注：實際分析中，現代統計實踐更推薦基于似然比檢驗、AIC/BIC 準則的全子集回歸（All-subsets Regression）或正則化方法（如 LASSO）。

網絡擴展資料

逐步回歸（stepwise regression）是一種統計建模方法，用于從一組候選自變量中篩選出對因變量有顯著影響的變量，最終構建一個精簡的回歸模型。它通過反複添加或删除變量來實現變量選擇，主要分為以下三種類型：

1.基本類型

• 前向選擇（Forward Selection）
  從零變量開始，每次添加一個對模型改進最顯著的變量（通常依據p值或AIC标準），直到沒有更多變量符合加入條件。

• 後向消除（Backward Elimination）
  從包含所有候選變量的模型開始，逐步剔除最不顯著的變量，直到所有剩餘變量均滿足顯著性阈值。

• 雙向逐步回歸（Stepwise）
  結合前兩種方法：每次添加一個變量後，重新檢查已有變量是否仍然顯著，若不顯著則剔除。此過程循環直至模型穩定。

2.核心指标

• 顯著性水平（p值）：通常設定阈值（如0.05），決定變量是否保留。
• 信息準則：如AIC（赤池信息準則）或BIC（貝葉斯信息準則），用于平衡模型拟合度與複雜度。

3.優點與局限性

• 優點：

  • 自動化篩選變量，適合高維數據；
  • 生成的模型易于解釋。

• 局限性：

  • 可能忽略變量間的交互作用；
  • 多次假設檢驗增加假陽性風險（過拟合）；
  • 不保證找到全局最優模型。

4.應用建議

• 適用場景：探索性數據分析、變量數量較多時。
• 替代方法：若更關注預測精度，可考慮正則化方法（如LASSO回歸）或基于機器學習的特征選擇技術。

如需具體操作示例或公式推導，可進一步說明！

别人正在浏覽的英文單詞...

earringastrolabedangleimposeloinsee eye to eye withcankersybariticbeardedcurriculagreenestplainsrequestsstoicallyvalencyACE inhibitoreasy to useexternal usershung overmarkov processwhooping coughantherozoidantipruriticbenquinoxbuckwheatfetologyhomoeosishorseflyiambusklatsch