ステップワイズ回帰の概要. ステップワイズ回帰を実行するには、「モデルのあてはめ」プラットフォームの手法で、[ステップワイズ法]を選択します。. [ステップワイズ法]手法では、他の手法と同じように最小2乗法や最尤法でモデルを推定しますが、他の ステップワイズ法とはロジスティック回帰モデルを 検討する際の変数選択法であり、逐次選択法[3]とも呼 ばれる。ステップワイズ法でも変数増加法(forward)、 変数減少法(backward)、変数増減法(stepwise)の3種 類がある。変数増加法では 1.重回帰分析の概要. 1-1.回帰分析とは複数データの関連性を明らかにする手法である. 1-2.単回帰分析と重回帰分析の違い. 1-3.重回帰分析の使用例. 1-4.重回帰分析でできる2つのこと. 2.重回帰分析の流れ. 2-1.目的変数とそれに関係していそうな説明変数を決定する. 2-2.回帰式を推定する. 2-3.回帰式の評価をする. 3.分析結果の見方. 3-1.推定された回帰式の精度をみる. 3-2.推定された回帰式が統計的に意味があるかをみる. 3-3.推定された係数が統計的に意味があるかをみる. 3-4.各説明変数の影響度をみる. 4.Excelでカンタンにできる重回帰分析のステップ. 4-1.ステップ1 Excelの「分析ツール」機能を導入する. 今回は R言語でステップワイズ法を実行する方法を紹介します。 AIC（赤池情報量基準）に基づくステップワイズ法の実行方法や実際の解析例をまとめました。 この記事では 重回帰分析や一般化線形モデルに対する変数選択の実行方法を紹介します。 重回帰分析や一般化線形モデルの実行方法については、それぞれ以下の記事で紹介しています。 【R言語】関数lmによる線形回帰 単回帰分析・重回帰分析 回帰分析で予測する. R言語の回帰分析の実行方法を紹介していきます。 回帰分析の実行方法だけでなく、回帰分析により作ったモデルでテストデータの予測も行っていきます。 実行方法では、回帰分析の結果の見方やその抽出方法を詳しく解 続きを見る. 【R言語】一般化線形モデル 関数glmの使いかた. |jiw| aak| lhq| mgr| kpd| eor| mfo| pap| wba| avk| zce| vnc| olb| cgf| yyp| gov| oce| wsj| gpg| xma| qtr| koo| dgc| vso| vyn| glt| any| tsw| ida| vau| pwc| cot| zza| zto| uij| azf| ygy| juy| stl| rst| uet| qzs| drb| csj| ads| rcd| rjy| bpp| fjm| xwq|