多元回归分析(未完成)

AIC原则(Akaike Information Criterion)

AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,由日本统计学家赤池弘次在1974年提出。

通过AIC越小越好的原则来选择自变量。

#AIC原则在R语言的实现

LM <- lm(y~x1+x2+...+xn)

STEP <- step(LM)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容

  • R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Le...
    真依然很拉风阅读 66,853评论 1 64
  • 重点归纳 关系 函数关系:确定性关系,y=3+10*x相关关系:非确定性关系 相关系数 一元线性回归模型 参数 Y...
    cnzhanhao阅读 345评论 2 0
  • 狭小的房间 安静的练习书法 忘了窗外 雨还下着 书法重复得成了家 生活依然重复着 不知何时 雨已停了 安静的练习书...
    赵一粟阅读 187评论 0 2
  • 比起跟亲密的人偶尔发生口角 我更害怕的是和爱人之间 那突如其来的沉默 死寂一般的沉默 发生口角至少因为她还在乎你 ...
    幻梦邪魂阅读 335评论 0 1
  • 和闺蜜聊天总能发现自己的症结所在。有上进心、有想法、有热情都是对的,但也要量力而行,用力过猛就违背了初心。要承认,...
    doublelin1阅读 197评论 0 0