No.21275 重回帰のモデル選択  【mmk】 2014/08/22(Fri) 15:44

いつも勉強させていただいております。

説明変数が3つある重回帰分析を行いたいと考えています。
その中で変数選択をする意味は何かあるのでしょうか?
私の勘違いかもしれないのですが,要因がたくさんあって,どの変数がきいているかわからないときにモデル選択をするものだと思っていました。
なので変数が3つで,同時に検定できる場合にはモデル選択をする必要がないと思っていたのですが,そうではないのでしょうか?
お忙しいところ恐れ入りますが,ご回答いただけましたら幸いです。

No.21277 Re: 重回帰のモデル選択  【青木繁伸】 2014/08/22(Fri) 16:53

> 要因がたくさんあって,どの変数がきいているかわからないときにモデル選択をするものだ

あなたは,この文脈では,コンピュータが自動的にやってくれる変数選択のことをいっているのでしょうが,モデル構築は本来,そんな受動的というか,コンピュータにお任せというものだけではないというのは,置いておくとして。

「同時に検定できる場合」というのは,多重共線性などがなく,3変数を同時にモデルに組み込むことができる場合ということなんでしょうが,そもそもモデル選択というのは,独立変数が多いからとか,多重共線性があるからとかの理由だけで行われるものではないでしょう。必要最小限の独立変数を使うモデルが必要ということもあるわけです。また,もしかしたらというか,コンピュータが勝手にやってくれる変数選択を使わなくても,分析してみて独立変数は 1 つ(あるいは 2 つ)だけで十分ということが分かったら,それでもなお 3 つの独立変数を使うモデルを採用しますか?そんなことはしないでしょう。結果として,それは,「モデル選択をした」ことになるのですよ。

No.21291 Re: 重回帰のモデル選択  【青木繁伸】 2014/08/30(Sat) 21:38

質問するだけして,返事しないというのは,どういうこと?

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