拟合线性模型 • 逐步回归模型 • “模型平均”选项
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“模型平均”选项
模型平均方法使您可以平均很多模型的拟合效果，而非挑选一个最佳模型。结果得到具有极好预测能力的模型。对于您不想过拟合的不熟悉的新模型，该功能特别有用。将很多项选入模型时，拟合往往会增大估计值。模型平均倾向于收缩较弱项的估计值，得到更好的预测。根据 AICc 权重平均模型，其计算如下所示：
“AICc 最佳”是拟合模型中最小的 AICc 值。然后按降序对 AICc 权重排序。累积小于 1 减去总 AICc 权重截止值的 AICc 权重设置为零，使得很弱的项具有真实的零系数而非很小的系数估计值。