ステップワイズ変数選択 step-wise selection
重回帰分析や判別分析の場合,独立変数が多いと実地への適用が面倒になる。独立変数の候補から,予測や判別に有用な順に独立変数を採用するための方法である。まず,最も有用な独立変数を 1 個採用する。次の段階では,まだ採用されていない独立変数のうちで最も有用な独立変数を 1 個採用する。なお,最初のほうで採用された独立変数も,後で採用された変数との関係で不要になる場合があるので,新たな独立変数の採用の前に,すでに採用された変数を取除くかどうかをチェックする。独立変数の採用と除去は偏 F 値による検定で決定される。偏 F 値がある基準値(Fin)より大きければ採用,別の基準(Fout)より小さければ除去される。また,偏 F 値から求められる有意確率 Pin,Pout によっても同様に変数選択を行うことができる。変数選択の過程で,偏 F 値の自由度が変化するので Pin,Pout により変数選択を行うこともある。
詳しくは,重回帰分析を参照のこと。
詳しくは,重回帰分析を参照のこと。
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