在一般的情况下,AIC可以表示为: AIC=2k-2ln(L)
其中:k是参数的数量,L是似然函数。
假设条件是模型的误差服从独立正态分布。
让n为观察数,SSR(SUM SQAURE OF RESIDUE)为残差平方和,那么AIC变为: AIC=2k+nln(SSR/n)
逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量,来达到删除或增加变量的目的。
R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1
在一般的情况下,AIC可以表示为: AIC=2k-2ln(L)
其中:k是参数的数量,L是似然函数。
假设条件是模型的误差服从独立正态分布。
让n为观察数,SSR(SUM SQAURE OF RESIDUE)为残差平方和,那么AIC变为: AIC=2k+nln(SSR/n)
逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量,来达到删除或增加变量的目的。
R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1
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