你不能單獨(dú)練武,就像PPT,EXCEL,各種繪圖軟件都知道每個(gè)選項(xiàng)的功能,但是你做出來的報(bào)表漂亮,作品漂亮嗎?


Minitab你知道如何操作每一步嗎?


但是分析結(jié)果之后,你知道要看什么信息嗎?這些信息意味著什么?這些信息意味著什么?為什么要看這個(gè)信息?


所以,光學(xué)武術(shù),或者說光學(xué)心理學(xué),是行不通的。


這讓我想起了幾年來的各種計(jì)算機(jī)課程,計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò),算法和結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)庫,以及寫C語言。


最后什么都做不了,最后連個(gè)網(wǎng)頁都做不了。


但是這幾年我學(xué)了很多編程語言,但是我覺得這些基礎(chǔ)(心法更重要)!


所以內(nèi)外兼修都可以稱霸天下。這真的和練武一樣。


讓我們回到上面的問題:


問:選擇前進(jìn)意味著什么?


它從模型中沒有自變量開始,然后按照以下步驟選擇自變量來擬合模型。


第一步:將k個(gè)自變量(x1、x2、、、、xk)擬合到含因變量Y的單變量線性回歸模型中,總共有k個(gè)自變量。


然后找出F統(tǒng)計(jì)量和X統(tǒng)計(jì)量最大的模型,并將其引入到模型中。


第二步:在已引入模型的xi基礎(chǔ)上,分別擬合模型外k-1個(gè)自變量(X1、、、Xi-1、Xi+1、、、xk)的線性回歸模型。


那么自變量的組合就是Xi+x1、、、、Xi+Xi-1、Xi+Xi+1、、、、Xi+xk的k-1線性回歸模型。


然后,對k-1線性模型分別進(jìn)行研究,選擇F統(tǒng)計(jì)量最大的兩個(gè)自變量模型,并將F統(tǒng)計(jì)量最大的自變量xj引入模型。


如果除xi外,K-1獨(dú)立變量都不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則操作停止。


如此反復(fù),直到模型外的自變量沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。


正向選擇變量的方法是不斷給模型增加自變量,直到增加自變量不能導(dǎo)致SSE顯著增加(這個(gè)過程由F檢驗(yàn)完成)。


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