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フォワードステップワイズ回帰

R段階的順方向回帰では、追加する（または追加しない）最小モデルと変数のセットを指定します。

min.model = lm(y ~ 1)
fwd.model = step(min.model, direction='forward', scope=(~ x1 + x2 + x3 + ...))

Matrix/data.frame内のすべての変数を使用して指定する方法はあるので、それらを列挙する必要はありませんか？

私がやりたいことを説明するための例ですが、動作しません：

# 1
fwd.model = step(min.model, direction='forward', scope=(~ ., data=my.data.frame))

# 2
min.model = lm(y ~ 1, data=my.data.frame)
fwd.model = step(min.model, direction='forward', scope=(~ .))
rregression
13
Michael Schubert

scopeが必要です（ヘルプページを引用?step）

単一の式、またはコンポーネント「upper」と「lower」を含むリストのいずれか、両方とも式。数式の指定方法と使用方法については、詳細をご覧ください。

「〜」に対応する式を抽出して使用できます。このような：

> my.data.frame=data.frame(y=rnorm(20),foo=rnorm(20),bar=rnorm(20),baz=rnorm(20))
> min.model = lm(y ~ 1, data=my.data.frame)
> biggest <- formula(lm(y~.,my.data.frame))
> biggest
y ~ foo + bar + baz
> fwd.model = step(min.model, direction='forward', scope=biggest)
Start:  AIC=0.48
y ~ 1

       Df Sum of Sq    RSS      AIC
+ baz   1    2.5178 16.015 -0.44421
<none>              18.533  0.47614
+ foo   1    1.3187 17.214  0.99993
+ bar   1    0.4573 18.075  1.97644

Step:  AIC=-0.44
y ~ baz

       Df Sum of Sq    RSS      AIC
<none>              16.015 -0.44421
+ foo   1   0.41200 15.603  1.03454
+ bar   1   0.20599 15.809  1.29688
>
18
Stephan Kolassa

このようなワンステップでそれを行うことができます

fwd.model = step(lm(y ~ 1, data=my.data.frame), direction='forward', scope=~ x1 + x2 + x3 + ...)

1
shiny