我必须使用名为psub的子集
创建一个包含线性回归的好模型我创建了一个测试人口和一个培训人口：
nobs <- nrow(psub)
set.seed(1000)
train_indices <- sample(1:nobs, 0.7*nobs, replace=F)
test_indices <- setdiff(1: nobs, train_indices)
a <- psub.train <- psub[train_indices,]
psub.train <- psub[train_indices,]
psub.test <- psub[test_indices,]
psub.train <- psub%>%sample_frac(0.70, replace = FALSE)
psub.test <- setdiff(psub, psub.train)
我创建了一个模型：
psub.model = lm(PINCP ~ SEX*AGEP*COW*SCHL, data = psub.train)
现在，我想知道哪个预测变量或哪个预测变量组合最不重要，而不必查看摘要的每个p值（psub.model）
我怎样才能做到这一点？
答案 0 :(得分：4)
This is not a good way of doing model selection。但是如果你想这样做，听起来你正在寻找的是stepwise regression，特别是向后消除。许多教科书都涵盖了逐步选择，例如this one。
代码示例：
#predict iris petal length from the other variables
#begin by fitting full model
full_model = lm(Petal.Length ~ Petal.Width + Sepal.Length + Sepal.Width + Species, data = iris)
#backwards elimination
step(full_model, direction = "backward")
根据AIC返回最佳拟合模型，在这种情况下，这是完整模型。
答案 1 :(得分：3)
找到p值向量的最大值（对应于最不重要的预测值）应该是这样的......
cc <- coef(summary(psub.model)) ## coefficient table
which.max(cc[,"Pr(>|t|)"])