关于step逐步回归结果的分析

Iuv

用step backward以及F test做题

输入指令以及结果如下：

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> step(full,direction = c(’backward’),test = ’F’,k= 10)

Start: AIC=157.39

PE ~ AT + V + AP + RH

       Df      Sum of Sq     RSS         AIC       F value      Pr(>F)

- AP 1        0.00            586.17     147.39    0.0003     0.98685

- V 1          42.51          628.68     150.19    2.5385    0.12009

- RH 1        51.92          638.08     150.78    3.0999     0.08703 .

                        <none> 586.16      157.39

- AT 1        897.71       1483.87     184.54    53.6026     1.477e-08***

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Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1

Step: AIC=147.39

PE ~ AT + V + RH

      Df      Sum of Sq     RSS          AIC       F value       Pr(>F)

- V 1         52.18          638.35     140.80    3.2046      0.08184 .

- RH 1      65.48           651.65     141.62     4.0216     0.05248 .

                       <none> 586.17     147.39

- AT 1        1371.42     1957.58    185.62    84.2269     5.844e-11***

---

Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1

Step: AIC=140.8

PE ~ AT + RH

       Df      Sum of Sq     RSS        AIC       Fvalue      Pr(>F)

- RH 1       176.5         814.9        140.57    10.233     0.002827 **

                       <none> 638.3        140.80

- AT 1        7918.5       8556.8      234.62     458.974    <2.2e-16 ***

---

Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1

Step: AIC=140.57

PE ~ AT

       Df   Sum of Sq    RSS            AIC         Fvalue      Pr(>F)

<none> 814.9 140.57

- AT 1     12651       13465.8       242.76   589.94         <2.2e-16 ***

---

Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1

Call:

lm(formula = PE ~ AT, data = Power)

Coefficients:

(Intercept)      AT

496.786       -2.165

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目前有两个问题不清楚

1.怎么看在10% level下的最终模型？因为从第一部里，看到如果去除RH，就会得到p值小于0.1。但是我不确定是否是这样，还是要从第二部里看，当去除V时得到的模型？

2.如果想用sequential F test得出只有AT和RH的模型是否比整体模型好的时候，从哪个模型看它们的回归平方和（SSR）？

大神求教啊！！感谢！

chunfei_xu

逐步回归过程主要看AIC值和残差平方和两项，去掉哪个项目主要依据AIC是否减少最多。根据你的输出结果感觉模型只和AT项有关，如果觉得问题，可以考虑使用add1函数进行逐步优化。