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Regresión escalonada

Selección de variables en un modelo de regresión lineal mediante regresión escalonada

La regresión escalonada es un método de reducción de la dimensionalidad en el que las variables predictoras menos importantes se eliminan sucesivamente en un proceso iterativo automático. Puede realizar una regresión escalonada con o sin el objeto LinearModel o usando la app Regression Learner.

Apps

Regression Learner

Entrenar modelos de regresión para predecir datos usando machine learning supervisado

Funciones

expandir todo

Regresión escalonada utilizando el objeto `LinearModel`

`stepwiselm`	Perform stepwise regression
`fitlm`	Ajustar un modelo de regresión lineal
`addTerms`	Add terms to linear regression model
`removeTerms`	Remove terms from linear regression model
`step`	Improve linear regression model by adding or removing terms

Regresión escalonada sin utilizar ningún objeto

`stepwise`	Interactive stepwise regression
`stepwisefit`	Fit linear regression model using stepwise regression

Objetos

LinearModel Modelo de regresión lineal

Temas

Stepwise Regression
In stepwise regression, predictors are automatically added to or trimmed from a model.
Linear Regression with Interaction Effects
Construct and analyze a linear regression model with interaction effects and interpret the results.
Wilkinson Notation
Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.