AICを使った変数選択
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開始行:
[[radvance]]
#contents
**パッケージMASSとVR [#yfc1a625]
以下ではstepの使い方について解説しますが、これはMASSパ...
MASSパッケージは単体では配布されていないようです。VRと...
**変数選択の考え方 [#b47ac151]
参考:[[統計ソフトRのブログ「ステップワイズ法による変数選...
AICがどういうものであるかは[[赤池の情報量基準]]で簡単に...
説明変数に使えそうな変数が10種類あるとき、採用する説明...
n種類の説明変数候補があるとき、一番「AICで測った説明力...
-(1)変数増加法
--まずn種類の説明変数候補それぞれを使って、説明変数ひとつ...
--いちばんAICの高かった式と、最初に選んだ単回帰式を比べま...
--ふたつ目の説明変数を入れてAICが上がったなら、ふたつ目の...
-(2)変数減少法
--変数増加法の逆です。最初にすべての説明変数候補を使った...
-(3)変数増減法
--変数をひとつずつ増やす場合、減らす場合の両方を順に試し...
**変数選択スクリプト [#o2cd4e1a]
***サンプルデータ [#a432521c]
まずサンプルデータファイルstepaic.csvを作ります。このサイ...
stepaic.csvの内容は[[こちらのリンク先にあります>http://hn...
10種類の説明変数候補と被説明変数yは、まず0〜1の一様乱数を...
***変数同士の相関 [#u1fd0d98]
サンプルスクリプトは次の通りです。。
dset <- read.csv("d/stepaic.csv", header=TRUE)
attach (dset)
cor(dset)
eq1 = lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10)
eq2 = lm(y~1)
step(eq1)
step(eq2,scope=list(upper=~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x1...
なるべく短い説明でstepが使えるようになることを目指して...
相関行列が丸ごと出てきますがyの列だけ見ましょう。
y
x1 0.33775521
x2 0.04382216
x3 0.06421360
x4 0.02743331
x5 0.10535508
x6 -0.25231465
x7 0.18327383
x8 -0.06560688
x9 0.34240917
x10 0.67764679
y 1.00000000
x9とx10のほか、x1とx6もyとの相関係数が(偶然に)高いのが...
***stepの実際 [#o0cd131c]
まず普通の回帰分析と同様に、lm()を実行して結果に名前を...
scopeとdirectionを指定しないで
step(eq1)
とだけ指定すると、''変数減少法を指示したことになります'...
何もしないときが「<none>」です。変数を外すとAICの絶対値...
step(eq2,scope=list(upper=~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x1...
scopeを指定してdirectionを指定しないと、変数増減法を指...
よーく見ると、変数減少法では一度外した変数のことは考え...
終了行:
[[radvance]]
#contents
**パッケージMASSとVR [#yfc1a625]
以下ではstepの使い方について解説しますが、これはMASSパ...
MASSパッケージは単体では配布されていないようです。VRと...
**変数選択の考え方 [#b47ac151]
参考:[[統計ソフトRのブログ「ステップワイズ法による変数選...
AICがどういうものであるかは[[赤池の情報量基準]]で簡単に...
説明変数に使えそうな変数が10種類あるとき、採用する説明...
n種類の説明変数候補があるとき、一番「AICで測った説明力...
-(1)変数増加法
--まずn種類の説明変数候補それぞれを使って、説明変数ひとつ...
--いちばんAICの高かった式と、最初に選んだ単回帰式を比べま...
--ふたつ目の説明変数を入れてAICが上がったなら、ふたつ目の...
-(2)変数減少法
--変数増加法の逆です。最初にすべての説明変数候補を使った...
-(3)変数増減法
--変数をひとつずつ増やす場合、減らす場合の両方を順に試し...
**変数選択スクリプト [#o2cd4e1a]
***サンプルデータ [#a432521c]
まずサンプルデータファイルstepaic.csvを作ります。このサイ...
stepaic.csvの内容は[[こちらのリンク先にあります>http://hn...
10種類の説明変数候補と被説明変数yは、まず0〜1の一様乱数を...
***変数同士の相関 [#u1fd0d98]
サンプルスクリプトは次の通りです。。
dset <- read.csv("d/stepaic.csv", header=TRUE)
attach (dset)
cor(dset)
eq1 = lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10)
eq2 = lm(y~1)
step(eq1)
step(eq2,scope=list(upper=~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x1...
なるべく短い説明でstepが使えるようになることを目指して...
相関行列が丸ごと出てきますがyの列だけ見ましょう。
y
x1 0.33775521
x2 0.04382216
x3 0.06421360
x4 0.02743331
x5 0.10535508
x6 -0.25231465
x7 0.18327383
x8 -0.06560688
x9 0.34240917
x10 0.67764679
y 1.00000000
x9とx10のほか、x1とx6もyとの相関係数が(偶然に)高いのが...
***stepの実際 [#o0cd131c]
まず普通の回帰分析と同様に、lm()を実行して結果に名前を...
scopeとdirectionを指定しないで
step(eq1)
とだけ指定すると、''変数減少法を指示したことになります'...
何もしないときが「<none>」です。変数を外すとAICの絶対値...
step(eq2,scope=list(upper=~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x1...
scopeを指定してdirectionを指定しないと、変数増減法を指...
よーく見ると、変数減少法では一度外した変数のことは考え...
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