Hangi degiskenleri modelde tutmaliyim?
Elinizde sekiz kolon var ve hangisinin modele girecegini bilmiyorsunuz. Klasik iki arac bunu cevaplar — ve ikisi de bir uyariyla gelir.
Best subsets olasi her kombinasyonu kurup siralar. 8 degiskenle bu 255 model demektir; panel her boyut icin en iyileri gosterir, boylece dengeyi dogrudan gorursunuz: 5 degiskenli model gercekten 3 degiskenliden fazlasini acikliyor mu?
Stepwise en faydali degiskeni ekler, sonra iceride kalanlardan gereksizlesen var mi diye tekrar bakar ve bunu yineler. Cok degiskende olceklenir; panel verdigi her karari listeler, sonuc kara kutu degildir.
Hangi sayiya bakmali. Ham R-kare, degisken eklendiginde asla dusmez — size ne zaman duracaginizi soyleyemez. Duzeltilmis R-kare her fazla degiskeni cezalandirir ve dusebilir; karsilastirilacak sayi odur. Mallows Cp'nin parametre sayisina yakin olmasi onemli bir seyin kacmadigini, cok buyuk olmasi bir degiskenin eksik oldugunu soyler.
Asil uyari. Otomatik secim bir hipotez uretir, kanit degil. Bunu olctuk: tamamen rastgele veriyle ve %5 esikle, ileri stepwise yine de %45 oraninda en az bir "anlamli" degisken buldu. Dahasi, size verdigi modeldeki p-degerleri artik guvenilir degildir; cunku ayni veri hem modeli secmek hem test etmek icin kullanilmistir. Kisa listeyi surec bilginizle ya da yeni veriyle dogrulanacak bir oneri sayin.
Best subsets olasi her kombinasyonu kurup siralar. 8 degiskenle bu 255 model demektir; panel her boyut icin en iyileri gosterir, boylece dengeyi dogrudan gorursunuz: 5 degiskenli model gercekten 3 degiskenliden fazlasini acikliyor mu?
Stepwise en faydali degiskeni ekler, sonra iceride kalanlardan gereksizlesen var mi diye tekrar bakar ve bunu yineler. Cok degiskende olceklenir; panel verdigi her karari listeler, sonuc kara kutu degildir.
Hangi sayiya bakmali. Ham R-kare, degisken eklendiginde asla dusmez — size ne zaman duracaginizi soyleyemez. Duzeltilmis R-kare her fazla degiskeni cezalandirir ve dusebilir; karsilastirilacak sayi odur. Mallows Cp'nin parametre sayisina yakin olmasi onemli bir seyin kacmadigini, cok buyuk olmasi bir degiskenin eksik oldugunu soyler.
Asil uyari. Otomatik secim bir hipotez uretir, kanit degil. Bunu olctuk: tamamen rastgele veriyle ve %5 esikle, ileri stepwise yine de %45 oraninda en az bir "anlamli" degisken buldu. Dahasi, size verdigi modeldeki p-degerleri artik guvenilir degildir; cunku ayni veri hem modeli secmek hem test etmek icin kullanilmistir. Kisa listeyi surec bilginizle ya da yeni veriyle dogrulanacak bir oneri sayin.
Uygulamada dene
Deneyin: "Celik - Genisletilmis" verisini yukleyin, bir Y secin, Best subsets ile Oner e basin ve 2 ile 4 degiskenli satirlari karsilastirin. Sonra Stepwise a gecip karar listesini okuyun.