Обратный выбор модели в R для линейной регрессии - PullRequest
0 голосов
/ 08 ноября 2019

Выполняйте обратный выбор модели, пока все переменные, оставшиеся в вашей модели, не станут значительными.

Вы можете сделать это, используя автоматическую функцию в R или вручную, многократно подбирая модели и сбрасывая переменные по одной за раз.

Важно: Обязательно включите любые модификации данных из предыдущего вопроса при установке модели

Данные:

State  SAT Takers Income Years Public Expend Rank
1        Iowa 1088      3    326 16.79   87.8  25.60 89.7
2 SouthDakota 1075      2    264 16.07   86.2  19.95 90.6
3 NorthDakota 1068      3    317 16.57   88.3  20.62 89.8
4      Kansas 1045      5    338 16.30   83.9  27.14 86.3
5    Nebraska 1045      5    293 17.25   83.6  21.05 88.5
6     Montana 1033      8    263 15.91   93.7  29.48 86.4

lm.all<-lm(formula=SAT ~ Takers + Income + Years + Public + Expend + Rank, data=satdata)
print(lm.all)

install.packages('leaps')
library(leaps)
lm.bw<-step(lm.all,direction="backward")

я должен соответствовать линейной моделик набору данных и назовите его как lm.all. Затем мне нужно выполнить метод обратного выбора для заданных атрибутов и сгенерировать окончательную модель объявления, переименовать его в «lm.bw»

...