Step AIC を使用して予測を行うことについて簡単な質問がありました。私はRの初心者なので、解決策が明らかな場合はご容赦ください。あちこち探してみましたが、探していたものを実際に見つけることができませんでした。
そのため、メイン モデルでステップワイズ AIC を実行した後、応答変数を予測しようとしています (メイン モデルにはすべての説明変数があります)。stepAIC は、変数の数が減った新しいモデルを提供します。私の質問は、新しい縮小モデルを使用してサンプル外予測を行う方法です。つまり、予測.lm にフィードするときに、削減されたモデルで選択された変数のみが含まれるように、データセットを削減するにはどうすればよいでしょうか。
以下は私のコードです：
# Specify start and end row of the first 5 year window
start_row=1
end_row=60
#declare matrix that will contain the predicted returns by specifying dimensions
predicted=matrix(0,179,7)
y_var=as.matrix(orig_data[start_row:end_row,2:7])
x_var=as.matrix(orig_data[start_row:end_row,8:27])
# Perform linear regression on all factors and then select factors using stepwise AIC method
initial_model<- lm(y_var[,1]~x_var[,1]+x_var[,2]+x_var[,3]+x_var[,4]+x_var[,5]+x_var[,6]+x_var[,7]+x_var[,8]+x_var[,9]+x_var[,10]+x_var[,11]+x_var[,12]+x_var[,13]+x_var[,14]+x_var[,15]+x_var[,16]+x_var[,17]+x_var[,18]+x_var[,19]+x_var[,20])
reduced_model<-stepAIC(initial_model, direction="both")
reduced_coefs<-t(as.matrix(coef(reduced_model)))
x_input<-as.matrix(x_var[60,])
基本的に、縮小モデルから取得した係数を「x_var」(すべての説明変数を含む) の対応する説明変数のみに乗算するにはどうすればよいですか?
助けてくれてどうもありがとう！