逐步回歸分析
R語言 逐步回歸分析 逐步回歸分析是以AIC信息統計量為准則，通過選擇最小的AIC信息統計量，來達到刪除或增加變量的目的。 R語言中用於逐步回歸分析的函數 step() drop1() add1() #1.載入數據 首先對數據進行多元線性回歸 ...
原文：主成分分析與逐步回歸分析的區別
主成分分析： 有一個集合篩選出對這個集合影響較大的n個因素就是主成分分析。 主成分分析的目的是在於降維，其結果是把多個指標歸約為少數的幾個指標，這少數的幾個指標的表現形式一般為原來指標體系中的某幾個指標線性組合 逐步回歸的目的是為了剔除影響目標值不顯著的指標，其結果是保留原指標體系中影響顯著的幾個指標。 主成分分析本身往往並不是目的，而是達到目的的一種手段。因此，它多用在大型研究項目的某個中間環 ...
2019-01-19 16:59 0 2635 推薦指數：
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逐步回歸分析是以AIC信息統計量為准則，通過選擇最小的AIC信息統計量，來達到刪除或增加變量的目的。 R語言中用於逐步回歸分析的函數 step() drop1() add1() #1.載入數據 首先對數據進行多元線性回歸分析 多元線性回歸結果分析 通過觀察 ...
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學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)， 主成分分析是一種降維算法，它能將多個指標轉換為少數幾 個主成分，這些主成分是原始變量的線性組合 ...
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