Question

我尝试编写自己的R函数，类似于前向逐步选择step，但是我没有使用AIC作为选择标准，而是每次预测时都需要评估一些标准变量被添加。该模型的构造原理解释如下。模型应该从与因变量具有最高相关性的预测变量开始。然后，每次根据新模型是否满足以下标准添加另一个预测变量。

调整后的r2值必须增加1％以上;
新添加的变量和现有变量的系数必须为正;
添加的变量必须是重要的，即p值<1。 0.05。

重复此过程，直到没有剩余变量满足所有三个标准。我需要的输出可能只是最终模型中所有预测变量的名称，相应的系数和最终模型的r2值。

我的示例数据（y是因变量，x1 - x6是预测变量）

data = structure(list(y = c(23.6, 19.9, 40.7, 40.7, 40.7, 40.7, 40.2, 
41.7, 41.7, 28.8), x1 = c(0.1, 0, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.1), x2 = c(0, 0.1, 0, 0, 0, 
0, 0, 0.1, 0.1, 0), x3 = c(2277.6, 3038.1, 7797.9, 7797.9, 
7797.9, 7797.9, 8392.2, 10127.2, 10127.2, 1799), x4 = c(34228.7, 
49815, 76917.1, 76917.1, 76917.1, 76917.1, 75981.4, 74881.1, 
74881.1, 56798.2), x5 = c(108786.5, 150465.5, 230397.1, 230397.1, 
230397.1, 230397.1, 239300.9, 238493.8, 238493.8, 188799.5), 
x6 = c(362.2, 198.2, 656.6, 656.6, 656.6, 656.6, 681, 
655.3, 655.3, 222.3)), .Names = c("y", "x1", 
"x2", "x3", "x4", "x5", "x6"), row.names = c(NA, 
10L), class = "data.frame")

首次尝试我的模型选择功能

modSel = function(data, var){
cor.result = cor(data[,var], df["y"]) #calculate correlation coeff for each variable against y
max.cor = rownames(cor.result)[which.max(cor.result)] #identify the variable with max cor
start.model = lm(as.formula(paste("y", max.cor, sep = "~")), data)
if #my criteria??
else #??]

如果没有太多的编程背景，我真的不知道如何在未知的时间内重复评估我的标准。我意识到要实现这一点可能需要相当多的编码，但对于初学者，我将非常感谢有关整个框架应该是什么样的指导。

干杯

Answer 1

希望这可以帮助您入门

运行算法的功能

modSel <- function(data) {
  # initial
  cor.result <- cor(data$y, data[, -which(colnames(data) == "y")])
  vars.model <- colnames(cor.result)[which.max(cor.result)]
  vars.remaining <- colnames(data)[!colnames(data) %in% c("y", max.cor)]
  start.model <- lm(as.formula(paste("y", vars.model, sep = "~")), data)
  adj.rsq <- summary(start.model)$adj.r.squared

  # algorithm
  for (var in vars.remaining) {
    # model
    vars.test <- paste(vars.model, var, sep="+")
    fit <- lm(as.formula(paste("y", vars.test, sep="~")), data)
    new.rsq <- summary(fit)$adj.r.squared

    # check adj rsq
    cond1 <- new.rsq > adj.rsq + .01

    # check coefficients 
    cond2 <- coefficients(fit)[var] > 0

    # new var significant
    cf <- summary(fit)$coefficients[, 4]
    cond3 <- cf[var] < .05

    if (cond1 & cond2 & cond3) {
       vars.model <- vars.test
       adj.rsq <- new.rsq
    }
  }
  lm(as.formula(paste("y", vars.model, sep="~")), data)
}

致电modSel返回算法中的最佳模型

bestfit <- modSel(data)

总结模型

summary(bestfit)
Call:
lm(formula = as.formula(paste("y", vars.model, sep = "~")), data = data)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.8731 -0.3838 -0.3838  0.6273  1.5640 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 1.331e+01  1.941e+00   6.856 0.000241 ***
x1          5.417e+01  5.834e+00   9.285 3.48e-05 ***
x4          1.498e-04  4.460e-05   3.359 0.012099 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.9345 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9904,    Adjusted R-squared:  0.9876 
F-statistic: 360.5 on 2 and 7 DF,  p-value: 8.721e-08

基于预定义标准的多元线性模型逐步选择

1 个答案: