32 個の X 変数で Y のステップワイズ回帰を行っています。これは、100 の異なるデータ セットに対して段階的に行う反復プロセスです。Y1 のステップワイズが「-infinity」(最適なモデルなし) であることが判明した場合、Y は「切片値」と等しくなるはずです。これを使用して予測エラーを見つけます。ステップワイズが存在しない場合、切片値を出力するためにRでこれを行う方法はありますか? どんな助けでも大歓迎です。
詳細情報: 必要なものが不明確で申し訳ありません。これが私が持っているものです: 36 の予測子と 1 つの応答モデルがあります。最初は50個の観測があります。次に、これらの 50 個の観測値に対して段階的な回帰を実行して、どの変数が有意であるかを確認する必要があります。次に、2 回目の反復で、さらに 10 個の観測値 (合計 60 個) を追加し、再び段階的に実行して変数の有意性を調べます。そのため、モデルを順次、ポイントを追加して改善しようとしています。したがって、段階的に実行する場合、結果が負の無限大である場合、これは変数がどれも重要ではないことを意味するため、y の値は切片になります。ステップワイズが成功した場合、重要な変数を持つモデルが吐き出されます。ステップワイズ モデルを取得したら、検証データ セットを使用してエラーを見つけます。
私の要件は、ステップワイズが負の無限大である場合、範囲外であると伝える代わりに、R が切片値を与えることができるかということです。
for(i in 1:length(tn2_1)){
fit1[[i]] <- lm(Y1~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17+x18+x19+x20+x21+x22+x23+x24+x25+x26+x27+x28+x29+x30+x31+x32,data=d1[[i]] [,c(1:32,33)])
}
for(i in 1:length(tn2_1)){
stepY1[[i]] <- stepAIC(fit1[[i]], direction="forward")
stepY1[[i]]$anova # display results
summary(stepY1[[i]])
}
これは私が得た私のコードです。stepY1 が負の無限大である場合、切片値が得られるはずです。 coef(fit1[[1]])["(Intercept)"])
これで説明がつくなら、私に言い聞かせてください。ありがとう