のモデル選択の方法と計算式 計測プロセスフォームでのCoxモデルの適合

F検定に基づき、現在のモデルに対し予測変数の追加または削除を行い、変数の選択を実行します。段階的な選択では、初期モデルはデフォルトで空です。解析の仕様では、最初のモデルに項を追加し、すべてのモデルに項を追加することができます。ステップワイズは前方選択と後方削除の手順の組み合わせです。まず、この手順では、後方消去の規則を使用して項を削除するかどうかを評価します。削除する項が見つからなければ、前方選択のルールを持つ用語を追加するかどうかを評価します。初期のモデルですべての自由度を使用する場合には、ステップワイズ選択は進められません。

前方選択では、初期モデルは空であるか、すべてのモデルに含まれる項を含みます。すべての候補期間について、Minitab統計ソフトウェアは、スコアテスト統計量と対応するp値を計算します。少なくとも 1 つの候補項の p 値が で指定された値より小さい場合 変数追加時のα、p 値が最小の項がモデルに入ります。解析の特定の仕様では、モデル階層を維持するために、追加の項が 1 ステップでモデルに入力されます。一度追加すると、項はモデルを終了しません。デフォルトでは、モデルに追加しようとする候補の変数にで指定した値よりも小さなp値を持つものがなくなると、前方選択手順は終了します。

後方消去では、初期モデルにはすべての候補項が含まれます。モデル内のすべての項について、Minitab統計ソフトウェアは、Wald検定統計量とそれに対応するp値を計算します。少なくとも 1 つの項に p 値が指定された値より大きい場合 変数削除時のα、大きな値の p 値を持つ項はモデルを終了します。解析の特定の仕様では、追加の項はモデル階層を維持するために 1 ステップでモデルを終了します。いったん削除されると、項はモデルに再入力されることはありません。モデル内のどの変数も 変数削除時のα で指定された値よりも大きいp値を持たない場合、デフォルトの後方消去手順は終了します。初期のモデルですべての自由度を使用する場合には、後方削除は進められません。