Уменьшайте размер полного, соответствовал обобщенной модели линейной регрессии путем отбрасывания выборочных данных и некоторой информации, связанной с подходящим процессом.
Загрузите данные в рабочую область. Моделируемые выборочные данные содержат 15 000 наблюдений и 45 переменных прогноза.
Соответствуйте обобщенной модели линейной регрессии к данным с помощью первых 15 переменных прогноза.
mdl =
Generalized linear regression model:
y ~ [Linear formula with 16 terms in 15 predictors]
Distribution = Normal
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
___________ __________ _______ ___________
(Intercept) 3.2903 0.00010447 31497 0
x1 -0.0006461 4.9991e-08 -12924 0
x2 -0.00024739 8.6874e-08 -2847.7 0
x3 -9.5161e-05 1.1138e-07 -854.38 0
x4 0.00013143 1.551e-07 847.35 0
x5 7.163e-05 1.9793e-07 361.9 0
x6 4.5064e-06 2.2247e-07 20.257 4.9539e-90
x7 -2.6258e-05 2.5462e-07 -103.13 0
x8 6.284e-05 2.5633e-07 245.15 0
x9 -0.00014288 2.817e-07 -507.19 0
x10 -2.2642e-05 3.0963e-07 -73.127 0
x11 -6.0227e-05 3.1639e-07 -190.36 0
x12 1.1665e-05 3.3921e-07 34.388 1.6995e-249
x13 3.8595e-05 3.5601e-07 108.41 0
x14 0.00010021 4.0312e-07 248.57 0
x15 -6.5674e-06 4.1692e-07 -15.752 1.844e-55
15000 observations, 14984 error degrees of freedom
Estimated Dispersion: 0.000164
F-statistic vs. constant model: 1.18e+07, p-value = 0
Уплотните модель. Компактная модель отбрасывает исходные выборочные данные и некоторую информацию, связанную с подходящим процессом, таким образом, это использует меньше памяти, чем полная модель.
compactMdl =
Compact generalized linear regression model:
y ~ [Linear formula with 16 terms in 15 predictors]
Distribution = Normal
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
___________ __________ _______ ___________
(Intercept) 3.2903 0.00010447 31497 0
x1 -0.0006461 4.9991e-08 -12924 0
x2 -0.00024739 8.6874e-08 -2847.7 0
x3 -9.5161e-05 1.1138e-07 -854.38 0
x4 0.00013143 1.551e-07 847.35 0
x5 7.163e-05 1.9793e-07 361.9 0
x6 4.5064e-06 2.2247e-07 20.257 4.9539e-90
x7 -2.6258e-05 2.5462e-07 -103.13 0
x8 6.284e-05 2.5633e-07 245.15 0
x9 -0.00014288 2.817e-07 -507.19 0
x10 -2.2642e-05 3.0963e-07 -73.127 0
x11 -6.0227e-05 3.1639e-07 -190.36 0
x12 1.1665e-05 3.3921e-07 34.388 1.6995e-249
x13 3.8595e-05 3.5601e-07 108.41 0
x14 0.00010021 4.0312e-07 248.57 0
x15 -6.5674e-06 4.1692e-07 -15.752 1.844e-55
15000 observations, 14984 error degrees of freedom
Estimated Dispersion: 0.000164
F-statistic vs. constant model: 1.18e+07, p-value = 0
