提高回归模型拟合优度的策略(Ⅳ)——优化计分变换与其他变量变换

提高回归模型拟合优度的策略(Ⅳ)——优化计分变换与其他变量变换

论文摘要

本文目的是介绍第四种提高回归模型拟合优度的策略,即优化计分变换与其他变量变换。具体方法包括以下几个方面:①第一,对多值名义自变量采取"优化计分变换";②对有序自变量分别采取"单调变换"与"优化计分变换";③对定量自变量分别采取"样条变换"和"单调样条变换";④对定量因变量分别采取"样条变换""单调样条变换"和"BOX-COX变换"。全部变量变换方法组合起来共12种,共创建了12个多重非线性回归模型。依据"拟合优度评价指标"的取值,从12个回归模型中挑选出一个,即本文中的"模型1",其"均方误差平方根=0.30935、R2=0.9586、调整R2=0.9527"。结合本期科研方法专题同类文章的结果和结论,得出提高回归模型拟合优度的策略主要在于以下四点:①应对"定量因变量""定量自变量"和"多值有序自变量"采取合适的变量变换方法;②在拟合回归模型的过程中,应尽可能多地引入派生变量;③应假定回归模型中不含截距项;④在构建回归模型的过程中,应尽可能多地使用筛选自变量的策略,如"前进法""后退法"和"逐步法"。

论文目录

  • 1 回归建模前的变量变换[1]
  •   1.1 对多值名义自变量进行“优化计分变换 (Opscore) ”或“单调变换 (Monotone) ”
  •     1.1.1 优化计分变换
  •     1.1.2 单调变换
  •     1.1.3 “优化计分变换”与“单调变换”的具体做法
  •   1.2 可对定量变量进行的变量变换的种类
  •     1.2.1变量扩展
  •     1.2.2 非优化变换
  •     1.2.3 非线性拟合变换
  •     1.2.4 优化变换
  •   1.3 对定量变量进行其他变量变换
  •     1.3.1恒等变换[IDENTITY (x) ]
  •     1.3.2 迭代光滑样条变换[SSPLINE (x) ]
  • 2 实际问题与数据结构
  • 3 解决问题的思路和做法
  •   3.1 对多值名义自变量和多值有序自变量进行变量变换
  •     3.1.1 所需要的SAS程序
  •     3.1.2 与所需变量变换有关的SAS输出结果
  •   3.2 对定量自变量进行变量变换
  •   3.3 对定量因变量进行变量变换
  •   3.4 针对实际问题, 寻找合适的变量变换方法
  •     3.4.1 寻找最优回归模型的策略
  •     3.4.2 不同变量变换方法组合下的回归模型拟合优度
  •     3.4.3 模型1的主要输出结果
  •     3.4.4 构建参数多重非线性回归模型
  •     3.4.5 参数多重非线性回归模型输出结果
  • 4 总 结
  •   4.1本文方法的小结
  •   4.2 其他方法的回顾
  •   4.3 四组方法的总结
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡良平

    关键词: 优化计分变换,单调变换,样条变换,变换

    来源: 四川精神卫生 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技,基础科学

    专业: 数学

    单位: 军事医学科学院研究生院,世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会

    基金: 国家高技术研究发展计划课题资助(2015AA020102)

    分类号: O212.1

    页码: 21-28

    总页数: 8

    文件大小: 459K

    下载量: 131

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