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ステップワイズ回帰モデル
回帰モデルにおける変数選択
ステップワイズ法は、回帰モデルの説明変数を取捨選択する手法です。次のような状況の場合に役立ちます。
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モデルにどの効果を含めるべきかを判断するための材料が少ないとき
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どの説明変数を使えば適合度の良いモデルを作成できるかを対話式に探索したいとき
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不必要な説明変数を推定することで生じるばらつきを抑え、モデルの予測精度を上げたいとき
カテゴリカルな説明変数の場合は、次のことを行えます。
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効果をモデルに含めるときのルールを選択する。
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親子関係（階層関係）を効果に課す。
また、「ステップワイズ」プラットフォームでは、説明変数のすべての組み合わせをあてはめたり、モデルの平均化を行ったりすることもできます。
目次 
ステップワイズ回帰の概要
ステップワイズ回帰の使用例
ステップワイズのレポート
ステップワイズのプラットフォームオプション
「ステップワイズ回帰の設定」パネル
「現在の推定値」レポート
「ステップ履歴」レポート
交差・交互作用・多項式の項を含んだモデル
［組み合わせ］ルールの例
名義尺度や順序尺度の効果を含んだモデル
階層的な項の作成
名義尺度の項を含むモデルの例
階層的な項に対する［制限］ルールの例
2水準や順序尺度に対するロジスティック回帰のステップワイズ
ロジスティック回帰でのステップワイズの使用例
［すべてのモデル］オプション
［すべてのモデル］オプションの使用例
［モデル平均化］オプション
［モデル平均化］オプションの使用例
検証セットの使用
「検証」列の値が2つまたは3つの場合
K分割交差検証