Значение P при обратном исключении> 0,05 исключается из функций, почему мы исключаем? (многомерная линейная регрессия)

Question

Как правило, если значение p меньше 0,05 уровня значимости, мы отклоняем ноль. При обратном исключении мы удаляем признаки, значение p которых больше 0,05, почему бы не удалить удаление терминов, значение p которых меньше.

и при каком условии регрессионная модель вычисляет значение p?

может кто-нибудь объяснить простым и понятным языком.

Спасибо за ваше время и помощь.

Answer 1

, когда значение p> .05, уровень значимости <0,05, </p>

уровень значимости + p_value = 1

, значит, если высокое значение p_value меньше значимости переменной, поэтому мы удаляем эта переменная.

если p_value <0,05, то уровень значимости> 0,95, следовательно, мы берем столбцы с высокой значимостью, т.е. столбцы с низким p_value и del с высоким p_value