Туура колдонулган Statgraphics'теги (же башка статистикалык топтомдордогу) кадамдык регрессия опциясы кадимки көп регрессия опциясына карагандаколуңузга көбүрөөк күч жана маалыматты коёт жана өзгөчө көп сандагы потенциалдуу көз карандысыз өзгөрмөлөрдү электен өткөрүү жана/же моделди … менен тактоо үчүн пайдалуу
Эмне үчүн этаптуу регрессияны колдоносуз?
Кээ бир изилдөөчүлөр этаптуу регрессияны «эң пайдалуу» өзгөрмөлөрдүн ынгайлуу жыйнагына чейин акылга сыярлык түшүндүрүүчү өзгөрмөлөрдүн тизмесин кыркуу үчүн колдонушат. Башкалары ишенимдүүлүккө анча көңүл бурушпайт же такыр көңүл бурушпайт. Алар этаптуу процедурага өзгөрмөлөрдү тандоосуна уруксат беришет.
Эмне үчүн изилдөөчү кадамдуу көп регрессияны колдонгон?
Кадамдык регрессия гипотеза түзүү куралы катары колдонулушу мүмкүн, ал канча өзгөрмө пайдалуу болушу мүмкүн экендигинин көрсөткүчүн берет жана болжолдоо моделдерине күчтүү талапкер болгон өзгөрмөлөрдү аныктоо.
Эмне үчүн этаптуу регрессия талаштуу?
Сынчылар процедураны маалыматтарды изилдөөнүн парадигматикалык мисалы катары карашат, интенсивдүү эсептөөлөр көбүнчө предметтик чөйрөдөгү экспертизанын жетишсиз алмаштыруусу болуп саналат. Кошумчалай кетсек, баскычтуу регрессиянын натыйжалары көп учурда туура эмес колдонулат, аларды моделди тандоонун пайда болушуна ылайыкташтырбастан
Мыкты топтомду тандоого салыштырмалуу этап-этабы менен тандоонун артыкчылыгы эмнеде?
Stepwise бир моделди берет, ал жөнөкөйраак болушу мүмкүн. Мыкты подборщиктер көбүрөөк моделдерди кошуу менен көбүрөөк маалымат берет, бирок бир тандоо татаалыраак болушу мүмкүн. Best Subsets бардык мүмкүн болгон моделдерди баалагандыктан, чоң моделдерди иштетүү көп убакытты талап кылышы мүмкүн.
