Ступенчатая регрессия

Ступенчатая регрессия, чтобы выбрать соответствующие модели

stepwiselm создает линейную модель и автоматически добавляет к или обрезает модель. Чтобы создать маленькую модель, запустите с постоянной модели. Чтобы создать большую модель, начните с модели, содержащей много условий. Большая модель обычно имеет более низкую ошибку, как измерено подгонкой к исходным данным, но не может иметь преимущество в предсказании новых данных.

stepwiselm может использовать все опции значения имени от fitlm, с дополнительными опциями, относящимися к запуску и ограничению моделей. В частности:

Для маленькой модели начните со значения по умолчанию ниже ограничивающую модель: 'constant' (модель, которая не имеет никаких условий предиктора).
Верхняя модель ограничения по умолчанию имеет линейные члены и периоды взаимодействия (продукты пар предикторов). Для верхней модели ограничения, которая также включает условия в квадрате, устанавливает Upper пара "имя-значение" к 'quadratic'.

Сравните большие и маленькие пошаговые модели

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как сравнить модели что stepwiselm возвращает запуск с постоянной модели и запуск с полной модели взаимодействия.

Загрузите carbig данные и составляют таблицу из некоторых данных.

load carbig
tbl = table(Acceleration,Displacement,Horsepower,Weight,MPG);

Создайте модель пробега, пошагово начинающую с постоянной модели.

mdl1 = stepwiselm(tbl,'constant','ResponseVar','MPG')

1. Adding Weight, FStat = 888.8507, pValue = 2.9728e-103
2. Adding Horsepower, FStat = 3.8217, pValue = 0.00049608
3. Adding Horsepower:Weight, FStat = 64.8709, pValue = 9.93362e-15

mdl1 = 
Linear regression model:
    MPG ~ 1 + Horsepower*Weight

Estimated Coefficients:
                          Estimate         SE         tStat       pValue  
                         __________    __________    _______    __________

    (Intercept)              63.558        2.3429     27.127    1.2343e-91
    Horsepower             -0.25084      0.027279    -9.1952    2.3226e-18
    Weight                -0.010772    0.00077381    -13.921    5.1372e-36
    Horsepower:Weight    5.3554e-05    6.6491e-06     8.0542    9.9336e-15


Number of observations: 392, Error degrees of freedom: 388
Root Mean Squared Error: 3.93
R-squared: 0.748,  Adjusted R-Squared: 0.746
F-statistic vs. constant model: 385, p-value = 7.26e-116

Создайте модель пробега, пошагово начинающую с полной модели взаимодействия.

mdl2 = stepwiselm(tbl,'interactions','ResponseVar','MPG')

1. Removing Acceleration:Displacement, FStat = 0.024186, pValue = 0.8765
2. Removing Displacement:Weight, FStat = 0.33103, pValue = 0.56539
3. Removing Acceleration:Horsepower, FStat = 1.7334, pValue = 0.18876
4. Removing Acceleration:Weight, FStat = 0.93269, pValue = 0.33477
5. Removing Horsepower:Weight, FStat = 0.64486, pValue = 0.42245

mdl2 = 
Linear regression model:
    MPG ~ 1 + Acceleration + Weight + Displacement*Horsepower

Estimated Coefficients:
                                Estimate         SE         tStat       pValue  
                               __________    __________    _______    __________

    (Intercept)                    61.285        2.8052     21.847    1.8593e-69
    Acceleration                 -0.34401       0.11862       -2.9     0.0039445
    Displacement                -0.081198      0.010071    -8.0623    9.5014e-15
    Horsepower                   -0.24313      0.026068    -9.3265    8.6556e-19
    Weight                     -0.0014367    0.00084041    -1.7095      0.088166
    Displacement:Horsepower    0.00054236    5.7987e-05     9.3531    7.0527e-19


Number of observations: 392, Error degrees of freedom: 386
Root Mean Squared Error: 3.84
R-squared: 0.761,  Adjusted R-Squared: 0.758
F-statistic vs. constant model: 246, p-value = 1.32e-117

Заметьте что:

mdl1 имеет четыре коэффициента (Estimate столбец), и mdl2 имеет шесть коэффициентов.
Настроенный R-squared mdl1 0.746, который немного менее (хуже), чем тот из mdl2, 0.758.

Создайте модель пробега пошагово с полной квадратичной моделью как верхняя граница, начинающая с полной квадратичной модели:

mdl3 = stepwiselm(tbl,'quadratic','ResponseVar','MPG','Upper','quadratic');

1. Removing Acceleration:Horsepower, FStat = 0.075209, pValue = 0.78405
2. Removing Acceleration:Weight, FStat = 0.072756, pValue = 0.78751
3. Removing Horsepower:Weight, FStat = 0.12569, pValue = 0.72314
4. Removing Weight^2, FStat = 1.194, pValue = 0.27521
5. Removing Displacement:Weight, FStat = 1.2839, pValue = 0.25789
6. Removing Displacement^2, FStat = 2.069, pValue = 0.15114
7. Removing Horsepower^2, FStat = 0.74063, pValue = 0.39

Сравните три сложности модели путем исследования их формул.

mdl1.Formula

ans = 
MPG ~ 1 + Horsepower*Weight

mdl2.Formula

ans = 
MPG ~ 1 + Acceleration + Weight + Displacement*Horsepower

mdl3.Formula

ans = 
MPG ~ 1 + Weight + Acceleration*Displacement + Displacement*Horsepower
         + Acceleration^2

Настроенный $R^{2}$ значения улучшаются немного, когда модели становятся более комплексными:

RSquared = [mdl1.Rsquared.Adjusted, ...
    mdl2.Rsquared.Adjusted, mdl3.Rsquared.Adjusted]

RSquared = 1×3

    0.7465    0.7580    0.7599

Сравните остаточные графики этих трех моделей.

subplot(3,1,1)
plotResiduals(mdl1)
subplot(3,1,2)
plotResiduals(mdl2)
subplot(3,1,3)
plotResiduals(mdl3)

Модели имеют подобные остаточные значения. Это не ясно, который соответствует данным лучше.

Интересно, более сложные модели имеют большие максимальные отклонения остаточных значений:

Rrange1 = [min(mdl1.Residuals.Raw),max(mdl1.Residuals.Raw)];
Rrange2 = [min(mdl2.Residuals.Raw),max(mdl2.Residuals.Raw)];
Rrange3 = [min(mdl3.Residuals.Raw),max(mdl3.Residuals.Raw)];
Rranges = [Rrange1;Rrange2;Rrange3]

Rranges = 3×2

  -10.7725   14.7314
  -11.4407   16.7562
  -12.2723   16.7927

Документация