Bağımsız değişkenlerin modele dahil edilme ve modelden çıkarılma süreçlerini dinamik bir şekilde yürüten Adımsal Regresyon (Stepwise Regression) yönteminin işleyiş mekanizması hakkında aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- Modele dahil edilen bir değişken, sonraki adımlarda hesaplanan kısmi istatistiği "modelden çıkarma" (F-to-remove) eşik değerinin altına düşerse modelden dışlanabilir.Cevap
- BAnalize tüm bağımsız değişkenlerin modelde bulunduğu durumdan başlanır ve her adımda modele en az katkı sağlayan değişkenler elenerek süreç tamamlanır.
- CBir değişken modele bir kez dahil edildikten sonra, modelin toplam değerini düşürmediği sürece algoritma gereği kesinlikle modelde kalmaya devam eder.
- DDeğişkenlerin modele giriş sırası, bağımlı değişken ile aralarındaki basit korelasyon katsayılarına göre başlangıçta belirlenir ve analiz boyunca bu sıra asla değişmez.
- Eİleri doğru seçim yönteminden tek farkı, değişkenlerin modele girerken kısmi testi yerine sadece testi sonuçlarının dikkate alınmasıdır.
Cevap
Adımsal regresyon yönteminde, modele daha önce girmiş bir değişkenin anlamlılığını yitirmesi durumunda modelden çıkarılabilmesi mümkündür.
Adımsal regresyon yönteminde (Stepwise), her yeni değişken ekleme adımından sonra mevcut tüm değişkenler için bir eleme testi yapılır. Eğer bir değişkenin kısmi değeri, modelden çıkarma kriteri olan eşik değerin altına düşerse, bu değişken modelden uzaklaştırılır. Bu özellik yöntemi 'İleri Doğru Seçim'den ayıran temel farktır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Adımsal regresyon, 'İleri Doğru Seçim' ve 'Geriye Doğru Eleme' yöntemlerinin bir kombinasyonudur; en önemli farkı modelden çıkarma (deletion) adımına sahip olmasıdır.
İpuçları
1
Adımsal regresyon hem ekleme hem de çıkarma yapabilen hibrit bir algoritmadır.
2
Bir değişkenin modele girmesi için -to-enter, modelden çıkması için -to-remove kriterleri kullanılır.
Daha Fazla Pratik
İleri doğru seçim ve geriye doğru eleme yöntemlerinin hangi durumlarda aynı sonuçları verip vermeyeceğini inceleyin.
Tahmini Süre:1m 15s