В многопеременной линейной регрессии, когда мы делаем обратное исключение, почему мы допускаем значение p каждой переменной - PullRequest
0 голосов
/ 15 октября 2019

В многопеременной линейной регрессии, когда мы делаем обратное исключение, почему мы допускаем значение p каждой переменной? Как значение p помогает нам определить, включать его или нет? Это потому, что у нас нулевая гипотеза о том, что все переменные оказывают существенное влияние на значение y, и если для конкретной переменной, если ее значение p меньше 0,05, нулевая гипотеза неверна?

1 Ответ

0 голосов
/ 15 октября 2019

Причина, по которой значение p допускается в задачах с многопараметрической регрессией, заключается в том, что правильное значение нулевой гипотезы для каждого параметра зависит от функции ожидания и от того, где находится параметр. Поскольку эта функция может давать совершенно разные результаты в зависимости от параметра, в принципе невозможно провести единый тест на гипотезу, работающий для моделей.

Другой вариант, чтобы рассмотреть вместо проблем p-значение для этих типов проблемдоверительный интервал для каждого оцениваемого параметра. Это даст гораздо более значимый результат, чем один тест гипотезы.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...