重回帰変数選択1

重回帰分析で、説明変数の中から最適な組み合わせを選択する

ソフト詳細説明

重回帰分析の変数選択は、変数増減法または総当たり法で行います。

変数増減法と総当たり法で共通の特徴
(1)マルチコ(多重共線性・単相関の符号と偏回帰係数の符号が異なる現象)を除去出来ます。(除去しない設定も出来ます)
(2)目的変数との相関の高い説明変数で重回帰分析を行うために、あらかじめ目的変数との単相関の低い説明変数は、p値を基準値として除去出来ます。
(3)取り込む説明変数の最大値を設定することも出来ます。

変数増減法
(1)選択基準として、p値(Pin、Pout)を使用しています。

総当たり法
(1)選択基準として、AIC(赤池の情報量基準)か重相関Rのいずれかを選択します。

このソフトは、以前に公開した重回帰連続計算1のバージョンアップ版とも言えます。

重回帰連続1では、総当たり法で最適な組み合わせを求めました。しかし、総当たり法では、とにかく時間がかかりすぎます。また、以前のソフトでは取り出す変数の数は2～4個のいずれかで固定されていました。
したがって、取り出す変数の数が違う場合での比較は出来ませんでした。重回帰変数選択1では、これらのことを解決し、変数増減法では計算時間を大幅に縮小しました。総当たり法では、すべての組み合わせについて計算できるようになり、取り出す変数の数が異なる場合でも、最適な組み合わせを比較できるようになりました。