优回归模型等等,变量有进有出。Р 它与本节第4种方法选的结果不一定相同,但它在寻找最优模型过程中所考虑的中间模型要比本节第4种方法多。Р 本法的局限性与本节第3、4种方法相似∶第一,当有m个变量入选后,选第m+1个变量时,每次只有1个变量进或出,各变量间有复杂关系时,就有可能找不到最佳组合;第二,选入变量或替换变量仅以R2值作标准,完全没考虑其他标准。Р 6.R2选择法(RSQUARE)Р 从模型语句中的各自变量所有可能子集中选出规定数目的子集,使该子集所构成的模型的决定系数R2最大。要注意Р∶当观测点少、且模型语句中变量数目过多时, 程序不能运行,因为过多变量使误差项无自由度,设计矩阵不满秩,所以最多只能从所有可能的变量中选择观测点数减1个变量放入模型。本法和第7、 8种方法分别是按不同标准选出回归模型自变量的最优子集,这类选变量法不是从所有可能形成的变量中,而仅仅从模袖量中穷举。Р 本法的局限性在于∶其一,当样本含量小于等于自变量(含交互作用项)个数时,只能在一定数目的变量中穷举,为找到含各种变量数目的最优子集,要么增加观测,要么反复给出不同模型;其二,选最优子集的标准是R2,完全没考虑其他标准。Р 7.修正R2选择法(ADJRSQ)Р 根据修正的决定系数R2取最大的原则,从模型的所有变量子集中选出规定数目的子集。程序能运行的条件是设计矩阵X满秩。Р 本法的局限性与第6种方相似: 其一,与第6种方中“其一”相同;其二,选最优子集的标准只是用修正的R2取代未修正的R2而已,完全没考虑其他标准。Р 8.Mallow's Cp选择法(CP)Р 根据Mallow's Cp统计量,从模袖量子集中选出最优子集。 Cp统计量的数值比第6、7种方法更大地依赖于MODEL语句所给出的模型,它比前二者多考虑的方面是∶用模型语句决定的全回归模型估计出误差平和。程序能运行的条件是设计矩阵满秩。
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