Stepwise Regression

Hvað er skrefsleg afturför?

Þrepað aðhvarf er skref-fyrir-skref endurtekning smíði aðhvarfslíkans sem felur í sér val á sjálfstæðum breytum til að nota í endanlegu líkani. Það felur í sér að bæta við eða fjarlægja hugsanlegar skýringarbreytur í röð og prófa tölfræðilega marktekt eftir hverja endurtekningu.

Framboð tölfræðilegra hugbúnaðarpakka gerir skrefalega aðhvarf mögulega, jafnvel í líkönum með hundruðum breyta.

Tegundir skrefalegrar aðhvarfs

Undirliggjandi markmið skrefalegrar aðhvarfs er, í gegnum röð prófa (td F-próf, t-próf ) að finna mengi óháðra breyta sem hafa marktæk áhrif á háðu breytuna. Þetta er gert með tölvum í gegnum endurtekningu, sem er ferlið við að komast að niðurstöðum eða ákvörðunum með því að fara í gegnum endurteknar lotur eða greiningarlotur. Að framkvæma próf sjálfkrafa með hjálp frá tölfræðilegum hugbúnaðarpökkum hefur þann kost að spara tíma og takmarka mistök.

Hægt er að ná þrepalegri aðhvarfi annað hvort með því að prófa eina sjálfstæða breytu í einu og setja hana inn í aðhvarfslíkanið ef hún er tölfræðilega marktæk eða með því að taka allar hugsanlegar óháðar breytur inn í líkanið og eyða þeim sem eru ekki tölfræðilega marktækar. Sumir nota blöndu af báðum aðferðum og því eru þrjár aðferðir til að þrepa afturhvarf:

1. Áframval byrjar án breytu í líkaninu, prófar hverja breytu um leið og henni er bætt við líkanið, heldur síðan þeim sem þykja mest tölfræðilega marktækar - endurtakið ferlið þar til niðurstöður eru ákjósanlegar.

2. Brottnám afturábak byrjar á mengi óháðra breyta, eyðir einni í einu og prófar síðan til að sjá hvort breytan sem fjarlægð var sé tölfræðilega marktæk.

3. Tvíátta brotthvarf er sambland af fyrstu tveimur aðferðunum sem prófa hvaða breytur eigi að taka með eða útiloka.

Dæmi

Dæmi um skrefalega afturför með því að nota afturábak brottnámsaðferðina væri tilraun til að skilja orkunotkun í verksmiðju með því að nota breytur eins og keyrslutíma búnaðar, aldur búnaðar, stærð starfsmanna, hitastig úti og árstími. Líkanið inniheldur allar breyturnar - síðan er hver þeirra fjarlægð, ein í einu, til að ákvarða hver er minnst tölfræðilega marktæk. Að lokum gæti líkanið sýnt að árstími og hitastig eru mikilvægust, sem gæti gefið til kynna að hámarksorkunotkun í verksmiðjunni sé þegar loftræstinotkun er sem mest.

Takmarkanir skrefalegrar aðhvarfs

Aðhvarfsgreining, bæði línuleg og margbreytileg, er mikið notuð í hagfræði- og fjárfestingarheiminum í dag. Hugmyndin er oft að finna mynstur sem voru til í fortíðinni sem gætu einnig endurtekið sig í framtíðinni. Einföld línuleg afturför, til dæmis, gæti horft á verð/tekjuhlutföll og ávöxtun hlutabréfa yfir mörg ár til að ákvarða hvort hlutabréf með lágt V/H hlutfall (óháð breyta) bjóða upp á hærri ávöxtun (háð breyta). Vandamálið við þessa nálgun er að markaðsaðstæður breytast oft og sambönd sem hafa verið í fortíðinni eiga ekki endilega við í nútíð eða framtíð.

Á sama tíma hefur skrefalega aðhvarfsferlið marga gagnrýnendur og það er jafnvel kallað að hætta að nota aðferðina alfarið. Tölfræðifræðingar taka fram nokkra galla við nálgunina, þar á meðal rangar niðurstöður, eðlislæga hlutdrægni í ferlinu sjálfu og nauðsyn þess að hafa umtalsverða tölvugetu til að þróa flókin aðhvarfslíkön með endurtekningu.

Hápunktar

• Þrepað afturhvarf hefur hins vegar sína galla þar sem það er nálgun sem fellur gögn inn í líkan til að ná tilætluðum árangri.

• Afturábak brottnámsaðferðin byrjar á fullu líkani sem er hlaðið nokkrum breytum og fjarlægir síðan eina breytu til að prófa mikilvægi hennar miðað við heildarniðurstöður.

• Þrepað aðhvarf er aðferð sem skoðar ítrekað tölfræðilega marktekt hverrar sjálfstæðrar breytu í línulegu aðhvarfslíkani.

• Framvirka valaðferðin byrjar á engu og bætir hverri nýrri breytu við í skrefum og prófar tölfræðilega marktekt.