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假设有24组数据 要求其中一个与其他变量之间的线性关系
在R里用step()算出一个模型 包含17个变量，接下来要怎么优化模型呢？求思路~

可以在summary之后，先把没有significant星号的去掉，建立一个新模型，然后重复上一步，把sig.level只有一星之类 不高的都剔除掉？

如果去掉一个不显著的变量之后，其他变量的显著水平发生了变化，那是证明这两个变量之间有共线性吗？那要怎么办呢？

还有关于anova，最好是把上面步骤做完，得到一个最优的模型之后再做one way anova吗？只有一个变量可以分level，做anova的时候其他变量怎么办呢？要把他们和y结合起来 然后对factor做one way anova吗？

谢谢了！

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关键词：模型优化 significant Summary factor ANOVA 模型

lz这个问题不难，但是要说的实在太多了，lz还是好好看看书理解理解，再把问题减肥一下来问吧。

ltx5151 发表于 2011-3-6 09:17
lz这个问题不难，但是要说的实在太多了，lz还是好好看看书理解理解，再把问题减肥一下来问吧。

看了半天书还是不懂啊。。。。

那就先问一下做完stepwise selection选出来的模型要在怎样进一步筛选合适的变量呢？因为stepwise之后剩的实在太多了。。。。

似乎可以考虑变量选择问题，比如lasso、SCAD等，仅供参考！

4# wngbaq

还没学过那么复杂的。。。。
可以看剩下变量的significance来筛选吗？做完stepwise之后

可以用cross-validation,在每一个删去变量以后的model算一个CV estimate,结果越小的越好。
one-out CV,每一个model，可以直接用sum( resid^2/(1-hatvalue)) 来计算，这样就省去了你先循环程序的步骤。resid和hatvalue，R里面都可以只直接用function得出来。

謝謝樓主的分享