逐步回归的结果，没看懂

help(step)
可得案例：
summary(lm1 <- lm(Fertility ~ ., data = swiss))
slm1 <- step(lm1)
summary(slm1)

结果如下：

结果该怎样解释？
谢谢！

step的缺省是backward，所以最开始是那个最大的model
Start:  AIC=190.69
Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic +
    Infant.Mortality

然后每次去掉一个变量重新做，把得到的AIC值比较，选最小的那个。这里是
- Examination       1     53.03 2158.1 189.86

然后只剩下4个变量了。继续每次去掉一个变量重新做。结果发现无论去掉哪一个变量得到AIC值都比开始的大（最小的AIC是下面这个）
<none>                          2158.1 189.86

这表明没法再去掉任何变量了，所以最后选的模型就是
Fertility ~ Agriculture + Education + Catholic + Infant.Mortality

ddddddddddddddddddddddddddddd

看看。。。

qoiqpwqr 发表于 2012-11-8 23:15
step的缺省是backward，所以最开始是那个最大的model
Start:  AIC=190.69
Fertility ~ Agriculture + Exa ...

版主厉害！
非常感谢！

各位大侠，”多对多“逐步回归在R里有这方面的包嘛?

mark! 马克！马克！

qoiqpwqr 发表于 2012-11-8 23:15
step的缺省是backward，所以最开始是那个最大的model
Start:  AIC=190.69
Fertility ~ Agriculture + Exa ...

厉害了！

step经常会犯错误的，要小心一点，先手动各自删除一个变量，做若干个模型，比较下AIC，一个个手动减，走两步退一步，最后选AIC最小的，这样最保险

step经常会犯错误的，要小心一点，先手动各自删除一个变量，做若干个模型，比较下AIC，一个个手动减，走两步退一步，最后选AIC最小的，这样最保险