ベストサブセット回帰のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

データには連続予測変数が複数含まれている

連続変数は測定および順序付けが可能で、2値間の間の数は無限です。たとえば、タイヤのサンプルの直径は連続変数です。

カテゴリ変数には、有限可算数のカテゴリまたは知覚グループが含まれます。カテゴリデータには、論理的順序がない場合があります。たとえば、カテゴリ予測変数には、性別、材料種、支払い方法が含まれます。

離散変数の場合、それを連続予測変数として扱うかカテゴリ予測変数として扱うかを決めることができます。離散変数は測定と順序付けが可能ですが、計数値をとります。たとえば、一世帯の人数は離散変数です。離散変数を連続として扱うかカテゴリとして扱うかは、水準数および分析の目的によって異なります。詳細は、カテゴリ変数、離散変数、連続変数とはを参照してください。

  • カテゴリ予測変数がある場合、ステップワイズ法で適合回帰モデルを使用して、統計的有意性に基づく予測変数が自動的に追加または削除されることで回帰モデルを選択します。
  • カテゴリ予測変数が枝分かれまたはランダムの場合、すべて固定因子の場合は一般線形モデルを適合、変量因子の場合は混合効果モデルを適合を使用します。
応答変数は連続量である
応答変数がカテゴリの場合、モデルが分析の前提条件を満たしたり、データを正確に表したり、または有効な予測を行ったりする確率は低くなります。
  • 応答変数に合格や不合格などの2種類のカテゴリが含まれる場合は、2値ロジスティックモデルを適合を使用します。
  • 応答変数に、「強く反対」「反対」「どちらでもない」「同意」「強く同意」などの自然律に従うカテゴリが3種類以上含まれている場合は、順位ロジスティック回帰を使用します。
  • 応答変数に、傷、へこみ、および裂け目などの自然律に従わないカテゴリが3種類以上含まれている場合は、名義ロジスティック回帰を使用します。
  • 応答変数で欠陥の数などの出現数を数える場合は、適合ポアソンモデルを使用します。
ベストプラクティスを使用してデータを収集する
結果が確実に有効になるようにするため、次のガイドラインについて考慮します。
  • データが対象の母集団を表すことを確認します。
  • 必要な精度を達成するために十分なデータを収集します。
  • 可能な限り正確かつ高精度に変数を測定します。
  • データを収集した順序で記録します。
モデルがデータに良好に適合している
モデルがデータに適合しない場合、結果は、誤った認識を与える可能性があります。ベストサブセットは、候補のモデルを特定し、モデルの適合度を判断するために結果を提供します。ベストサブセットは、個々のモデル項の評価のためには残差プロットまたは結果を提供しません。この結果を評価する場合、適合回帰モデルを使用して、候補のモデルをさらに探します。
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