Дұрыс пайдаланылғанда, Statgraphics (немесе басқа статистикалық пакеттер) ішіндегі қадамдық регрессия опциясы қарапайым көп регрессия опциясына қарағанда көбірек қуат пен ақпаратты саусақ ұшына қояды және бұл әсіресе әлеуетті тәуелсіз айнымалылардың үлкен санын електен өткізу және/немесе үлгіні … арқылы дәл реттеу үшін пайдалы
Сіз неліктен сатылы регрессияны қолданасыз?
Кейбір зерттеушілер «ең пайдалы» айнымалылардың жинақы жиынына дейін түсінікті түсіндірмелі айнымалылар тізімін қысқарту үшінсатылы регрессияны пайдаланады. Басқалары сенімділікке аз көңіл бөледі немесе мүлдем назар аудармайды. Олар қадамдық процедураға олар үшін айнымалы мәндерді таңдауға мүмкіндік береді.
Зерттеуші неліктен сатылы көп регрессияны қолданды?
Қадамдық регрессия гипотеза жасау құралы ретінде пайдаланылуы мүмкін, ол қанша айнымалы пайдалы болуы мүмкін екенін көрсетеді және болжау үлгілеріне күшті үміткер айнымалы мәндерді анықтайды.
Қадамдық регрессия неліктен даулы?
Сыншылар бұл процедураны деректерді іздеудің парадигматикалық мысалы ретінде қарастырады, қарқынды есептеулер көбінесе тақырыптық сараптаманың жеткіліксіз алмастыруы болып табылады. Сонымен қатар, сатылы регрессия нәтижелері үлгіні таңдаудың орын алуына реттелмей, жиі дұрыс емес пайдаланылады
Ең жақсы ішкі жиынды таңдаумен салыстырғанда сатылы таңдаудың артықшылығы неде?
Қадамдық бір үлгіні береді, ол қарапайымырақ болуы мүмкін. Ең жақсы ішкі жиындар көбірек үлгілерді қосу арқылы қосымша ақпарат береді, бірақ бір таңдау қиынырақ болуы мүмкін. Ең жақсы ішкі жиындар барлық ықтимал үлгілерді бағалайтындықтан, үлкен үлгілерді өңдеуге ұзақ уақыт кетуі мүмкін.
