01
前言
数据分析中,回归模型搭建是必不可少的一环,但在模型构建的过程中往往会出现一个问题:当自变量(即Y=aX+b中的X,可以看做测量指标)个数增多之后,如何筛选自变量的个数,实现最大化去预测因变量的变化规律,成为重要的分析环节。实际操作中我们当然可以挨个的去试一下,但这种重复的工作有没有可替代方案呢?
答案是有的:用全子集回归法。它的意思是指所有可能的模型都会被一次性检验,从而获得一个最佳的多变量预测模型。
02
数据解释
本例中的数据节选至R自带的部分数据集:state.x77,数据解释可参考前文
通往学术之路,公众号:通往学术之路R语言学习:如何快速实现协方差分析?
数据构成如下:
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