선형 회귀분석 변수 선택 방법

방법을 선택하면 독립변수를 분석에 입력하는 방법을 지정할 수 있습니다. 다른 방법을 사용하여 같은 변수 세트에서 여러 회귀 모형을 작성할 수 있습니다.

• 입력 (회귀분석). 한 블록에 있는 모든 변수가 단일 단계에 입력되는 변수 선택 프로시저입니다.
• 단계 선택. 각 단계에서 최소 확률 F를 가지면서 방정식에 없는 독립변수가 입력됩니다. 확률 F가 충분히 커지면 회귀 방정식에 이미 있는 변수가 제거됩니다. 이 방법은 포함하거나 제거할 변수가 더 이상 없으면 종료됩니다.
• 제거. 블록의 모든 변수가 단일 단계에서 제거되는 변수 선택 프로시저입니다.
• 후진제거법. 방정식에 모든 변수를 입력한 다음 순차적으로 제거하는 변수 선택 프로시저입니다. 종속변수와 함께 편상관이 가장 작은 변수가 가장 먼저 제거됩니다. 변수가 제거 기준을 충족하면 제거되고 첫 번째 변수가 제거되면 방정식에 남아 있는 변수 중 편상관이 가장 작은 변수가 그 다음으로 제거됩니다. 방정식에 제거 기준을 만족하는 변수가 없으면 프로시저가 중단됩니다.
• 전진 선택. 변수가 모형에 순차적으로 입력되는 단계별 변수 선택 프로시저입니다. 방정식에 입력할 첫 번째 변수는 종속변수와 최대 양의 상관 또는 음의 상관에 있는 변수입니다. 이 변수는 진입 기준을 만족시켰을 때만 방정식에 입력됩니다. 첫 번째 변수를 입력하면 방정식에 없고 편상관이 가장 큰 독립변수가 다음에 입력되도록 고려됩니다. 진입 기준에 맞는 변수가 없으면 프로시저가 중단됩니다.

결과의 유의수준은 단일 모형 적합을 기준으로 합니다. 따라서 유의수준은 단계적 방법(단계선택, 전진, 후진)을 사용하는 경우에는 일반적으로 유효하지 않습니다.

모든 변수는 지정된 입력 방법과 상관 없이 방정식에 입력되도록 허용 오차 기준을 넘어야 합니다. 기본값 허용 오차 수준은 0.0001입니다. 또한, 기본값 허용 오차 수준 때문에 해당 모형에서 다른 변수의 허용 오차가 허용 오차 기준보다 떨어지는 경우에는 변수가 입력되지 않습니다.

선택한 모든 독립변수는 단일 회귀 모형에 추가됩니다. 단, 다른 변수 서브세트에 대해 다른 입력 방법을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 단계별 선택을 사용하여 회귀 모형에 변수 블록을 입력하거나 전진 선택법을 사용하여 두 번째 블록을 입력할 수 있습니다. 회귀 모형에 두 번째 변수 블록을 추가하려면 다음을 클릭합니다.