拟合一般线性模型执行逐步法

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包含随机因子的模型无法使用逐步法程序。

方法

逐步法会出于确定有效项子集的目的,为模型删除和增加项。如果选择逐步过程,您在模型对话框中指定的项是最终模型的候选项。有关更多信息,请转到逐步回归的基础知识

指定 Minitab 用于拟合模型的方法。
  • :采用您在模型对话框中指定的所有项来拟合模型。
  • 逐步:此方法以空模型开始,或包含您指定要在初始模型或每个模型中包含的项。然后,Minitab 会为每个步骤添加或删除项。您可以指定要在初始模型包含或强加于每个模型的项。当不在模型中的所有变量的 p 值都大于指定的入选用 Alpha值,且模型中所有变量的 p 值都小于或等于指定的删除用 Alpha值时,Minitab 停止。
  • 前进法:此方法以空模型开始,或包含您指定要在初始模型或每个模型中包含的项。然后,Minitab 会为每个步骤添加最显著的项。当不在模型中的所有变量的 p 值都大于指定的入选用 Alpha值时,Minitab 停止。
  • 后退法:此方法以模型中的所有潜在项开始,并删除每个步骤的最小显著项。当所有模型中变量的 p 值都小于或等于指定的删除用 Alpha值时,Minitab 停止。
注意

包含在最终模型中的项取决于模型的分层限制。有关更多信息,请查看下面的“分层”主题。

潜在项

显示过程将评估的项集。列表中项旁边的指示符(E 或 I)表示过程处理项的方式。您选择的方法可以确定列表中的初始设置。您可以修改过程处理具有以下两个按钮的项的方式。如果您不使用这些按钮,过程可以从基于其 p 值的模型中添加或删除项。
  • E = 在每个模型中包括项:选择一个项并单击此按钮可将项强加于每个模型,而不论其 p 值多少。再次单击按钮将删除此条件。
  • I = 在初始模型中包括项:选择一个项并单击此按钮可在初始模型中包含项。如果项的 p 值过高,则该过程可以删除这些项。再次单击按钮可删除此条件。仅当在方法中选择了逐步后,此按钮才可用。

入选用 Alpha和删除

入选用 Alpha
输入 Minitab 所使用的 alpha 值来确定是否可以向模型中输入项。选择方法中的逐步前进法后,可以设置此值。
删除用 Alpha
输入 Minitab 所使用的 alpha 值来确定是否可以从模型中删除项。选择方法中的逐步后退法后,可以设置此值。

层次结构

您可以确定 Minitab 如何在逐步过程期间实施模型分层。如果在模型对话框中指定了非分层模型,则将禁用层次结构按钮。

在分层模型中,组成高阶项的所有低阶项也将显示在模型中。例如,如果一个包含交互作用项 A*B*C 的模型是分层的。它会包含这些项:A、B、C、A*B、A*C 和 B*C。

一般线性模型是不分层的,除非包含随机因子。通常,如果低阶项不显著,您可以将其删除,除非主题区知识建议您将其包含在内。包含过多项的模型可能相对来说不太精确,会降低预测新观测值的能力。

请考虑以下技巧:
  • 首先拟合分层模型。稍后再删除不显著的项。
  • 如果对协方差进行标准化,请拟合分层模型以便生成采用未编码(或自然)单位的方程。
  • 如果模型包含类别变量,在类别项至少分层的情况下,结果会更易于解释。
层次结构模型
选择逐步过程是否必须生成一个分层模型。
  • 每一步都要求使用层次结构模型:Minitab 只能添加或删除保留分层的项。
  • 在最后添加项以生成模型层次结构:最初,Minitab 会遵循逐步过程的标准规则。到最后一步,Minitab 会添加生成分层模型的项,即便其 p 值大于入选用 Alpha值也如此。
  • 不需要使用层次结构模型:最终模型可能是不分层的。Minitab 仅根据逐步过程规则添加和删除项。
以下项需使用层次结构
如果需要一个分层模型,请选择必须有分层的项类型。
  • 所有项:包含连续变量和/或类别变量的项必须是分层的。
  • 具有类别预测变量的项:只有包含类别变量的项才必须是分层的。
每步可输入多少项
如果每一个步骤都需要分层,请选择 Minitab 可以在每一步添加以保留分层的项数。
  • 每步至多输入一项:仅在添加单个项时保留分层的情况下,才能向模型输入高阶项。所有组成高阶项的低阶项必须已经存在于模型中。
  • 可以输入额外项以保持层次结构:即便生成了非分层模型,高阶项也可输入模型。但是,还会添加生成分层模型所必备的项,即便其 p 值大于入选用 Alpha值也是如此。

显示模型选择详细信息表

指定要在“会话”窗口中显示的有关逐步过程的信息。
  • 该方法的详细信息:显示用在模型中输入和/或删除预测变量的逐步过程类型和 alpha 值。
  • 包含每个步骤的详细信息:显示针对过程的每一个步骤的系数、p 值和模型汇总统计量。
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