视频1 视频21 视频41 视频61 视频文章1 视频文章21 视频文章41 视频文章61 推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37 推荐39 推荐41 推荐43 推荐45 推荐47 推荐49 关键词1 关键词101 关键词201 关键词301 关键词401 关键词501 关键词601 关键词701 关键词801 关键词901 关键词1001 关键词1101 关键词1201 关键词1301 关键词1401 关键词1501 关键词1601 关键词1701 关键词1801 关键词1901 视频扩展1 视频扩展6 视频扩展11 视频扩展16 文章1 文章201 文章401 文章601 文章801 文章1001 资讯1 资讯501 资讯1001 资讯1501 标签1 标签501 标签1001 关键词1 关键词501 关键词1001 关键词1501 专题2001
逐步回归检测法的特点
2024-08-03 23:06:47 责编:小OO
文档
点击下载本文 文档为doc格式

1、逐步选择变量：逐步回归检测法通过一系列的步骤选择变量，从而建立一个包含最重要的解释变量的回归模型。
2、变量的加入和剔除：逐步回归检测法根据事先设定的准则，通过加入或剔除变量来不断改进模型的拟合优度。
3、控制多重共线性：逐步回归检测法可以帮助控制多重共线性问题。
4、可解释性和简化模型：逐步回归检测法可以帮助简化模型，只保留对响应变量有重要解释作用的变量。
5、模型评估和验证：逐步回归检测法会使用一些统计指标来评估和验证建立的回归模型的拟合优度和预测能力。

下载本文
显示全文
专题
懂视 51dongshi.net 版权所有
Copyright © 2019-2025