ステップワイズ変数選択 step-wise selection

 重回帰分析判別分析の場合,独立変数が多いと実地への適用が面倒になる。独立変数の候補から,予測や判別に有用な順に独立変数を採用するための方法である。まず,最も有用な独立変数を 1 個採用する。次の段階では,まだ採用されていない独立変数のうちで最も有用な独立変数を 1 個採用する。なお,最初のほうで採用された独立変数も,後で採用された変数との関係で不要になる場合があるので,新たな独立変数の採用の前に,すでに採用された変数を取除くかどうかをチェックする。独立変数の採用と除去は偏 $F$ 値による検定で決定される。偏 $F$ 値がある基準値($F_{in}$)より大きければ採用,別の基準($F_{out}$)より小さければ除去される。また,偏 $F$ 値から求められる有意確率 $P_{in}$,$P_{out}$ によっても同様に変数選択を行うことができる。変数選択の過程で,偏 $F$ 値の自由度が変化するので $P_{in}$,$P_{out}$ により変数選択を行うこともある。

詳しくは,重回帰分析を参照のこと。


Last modified: May 16, 2002
Go to 直前のページへ戻る   Go to E-mail to Shigenobu AOKI