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679个成员 340个话题 创建时间:2017-12-06

在多元线性回归模型的自变量选择方法中,关于向后回归法和逐步回归法的描述,以下哪些是正确的?

发表于03-08 198次查看

在多元线性回归模型的自变量选择方法中,关于向后回归法和逐步回归法的描述,以下哪些是正确的?

A.    向后回归法开始时包含所有自变量,并逐步剔除每个不显著的变量。

B.    逐步回归法结合了向前回归法和向后回归法,可以在模型中添加或删除变量。

C.    向后回归法需要样本量大于自变量的个数。

D.    逐步回归法在添加新变量时不会重新评估模型中已有变量的显著性。
参考答案: A,B,C
解析:A项正确,向后回归法的操作就是从包含所有自变量的模型开始,然后逐步剔除那些在模型中不显著的变量。
B项正确,逐步回归法结合了向前和向后回归法的特点,在模型构建过程中可以添加新变量,也可以删除不再显著的变量。
C项正确,向后回归法要求样本量必须大于自变量的个数,这是因为如果样本量少于变量个数,模型就会过拟合。
D项不正确,逐步回归法在每次添加新变量后,都会重新评估已有变量的显著性,不显著的变量将会被剔除。这是逐步回归法的一个关键步骤。

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