stepwise算法

最新推荐文章于 2022-09-08 20:57:28 发布
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本文介绍了stepwise算法在逐步回归中的应用，通过sweep变换解析了如何处理交叉矩阵，详细阐述了矩阵分解和变量扩充的过程。在算法实现部分，展示了如何在代码中调整阈值策略，并提到了Bennett不等式在其中的作用。

原始的交叉矩阵的q行q列进行sweep变换：
原始的交叉矩阵的q行q列进行sweep变换
可以看到sweep之后，原本叉乘矩阵的位置变成了它的逆矩阵，而第一行residueSS向量的第0个元素表示的是RSSq,剩下的表示的是系数。
如果我们想将q个变量扩充成q+1个变量，可以参考下图：
sweep变换
首先将Z分解为两部分： Z=Z1+Z2 ,
Z1=(I−H)Z，Z2=HZ
其中Z1表示新加变量 Z的垂直于 s

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matlab stepwise 用法,matlabstepwise函数
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综合起来看,以上回归结果(回归函数、拟合曲线或曲面)近乎完美。 (二)逐步回归假设已有数据 X 和 Y,在 Matlab 软件包中,使用 stepwise 命令进行逐步回 归,得到......是事先用m-文件定 义的非线性函数 (1)确定回归系数的命令: ) [beta,r,J...(缺省时为0.5) 逐步回归的命令是: stepwise(x,y,inmodel,alpha)自变量数据,........
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R语言 stepwise
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stepwise是一种逐步回归算法，它可以用于特征选择和建立线性回归模型。在R语言中，可以使用leaps包和car包来实现stepwise算法。下面是一个简单的例子： ```R # 导入数据 data(states) attach(states) # 使用leaps包进行stepwise回归 install.packages("leaps") library(leaps) leaps <- regsubsets(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data = states, nbest = 4) plot(leaps, scale = "adjr2") # 使用car包进行stepwise回归 library(car) subsets(leaps, statistic = "cp", main = "Cp Plot for All Subsets Regression") abline(1, 1, lty = 2, col = "red") ``` 在上面的例子中，我们首先导入了states数据集，并使用leaps包进行stepwise回归，选择了四个最佳的特征。然后，我们使用car包绘制了Cp图，以评估模型的拟合效果。在Cp图中，我们可以看到红色虚线表示最小Cp值，我们可以选择Cp值最小的模型作为最终的stepwise回归模型。
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