解釋變數的篩選方法有哪些

1. 數據分析中有哪些篩選關鍵因素的方法

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

2. 挑選變數子集方法的主要原則有

二分類 logistic回歸中「變數選擇方法」有7種，以下是spss手冊中的介紹：

Logistic 回歸：變數選擇方法

方法選擇允許您指定自變數將如何進入到分析中。通過使用不同的方法，您可以從相同

的變數組構造多個回歸模型。

? Enter. 一種變數選擇過程，其中一個塊中的所有變數在一個步驟中輸入。

? 向前選擇（條件）. 逐步選擇方法，其中進入檢驗是基於得分統計量的顯著性，移去檢驗是基於在條件參數估計基礎上的似然比統計的概率。

? 向前選擇（似然比）. 逐步選擇方法，其中進入檢驗是基於得分統計量的顯著性，移去檢驗是基於在最大局部似然估計的似然比統計的概率。

? 向前選擇 (Wald). 逐步選擇方法，其中進入檢驗是基於得分統計量的顯著性，移去檢驗是基於 Wald 統計的概率。

? 向後去除（條件）. 逐步向後選擇。移去檢驗基於在條件參數估計的似然比統計量的概率。

? 向後去除（似然比）. 逐步向後選擇。移去檢驗基於在最大偏似然估計基礎上的似然比統計量的概率。

? 向後去除（Wald）. 逐步向後選擇。移去檢驗基於 Wald 統計量的概率。

輸出中的顯著性值基於與單個模型的擬合。因此，當使用逐步方法時，顯著性值通常無效。

所有被選自變數將被添加到單個回歸模型中。不過，您可以為不同的變數子集指定不同的進入方法。例如，您可以使用逐步式選擇將一個變數塊輸入到回歸模型中，而使用向前選擇輸入第二個變數塊。要將第二個變數塊添加到回歸模型，請單擊下一個 。

3. 原始數據變數的選擇方法

數據變數是構造樣本的基本參數，不同的變數對所解決的問題所起的作用貢獻不等，通常應選擇作用大的變數，相關性好的變數。變數選擇的目的是選出與研究目的有關的、最重要的變數，使變數的結構最優化(即使系統內變數個數盡可能少，且各變數獨立，同時對主要信息沒有多大損失)。這樣不僅經濟，而且能獲得最佳的地質效果。

從眾多的變數中篩選重要變數，必須以地質理論、物化探理論為基礎，應用數學方法進行選擇，而且不能只強調一個方面而忽視另一個方面，為此需注意如下問題：①由於地質現象的復雜性，各地區工作程度和研究程度不同，取值空間不一致，因此人們的認識必然會存在差異，學術觀點也難免不同，這時要想選出合適的變數就要明確研究目的，兼顧各種觀點，盡量多選變數，以免漏掉有用信息。②樣本是統計分析的基礎，需要十分注意樣本中變數的代表性。要全面收集三度空間的變數資料，特別是深部資料，例如某些物化探資料和反映深部地質構造、地殼結構的資料。③通過數學方法選出的變數，有時會與研究對象密切相關的變數不一致，有的地質意義不明確，這就需要認真研究，明確其地質意義。同時謹防漏掉隱含意義的變數。對未被選上但地質意義明確，又確實與研究對象密切相關的變數，應查找原因，使其盡可能被數學方法選上。

(一)幾何作圖法

幾何作圖法可直觀地顯示變數與研究對象之間的關系以及變數與變數間的關系。它是根據直角坐標系中樣本數據的散點凝聚趨勢或離散特點決定變數取捨的方法。這種方法大致分兩類。

1.點聚圖法

該方法是把變數值點在直角坐標系中，視散點的凝聚趨勢來考查變數間關系的方法。圖6-15是變數y與x的點聚圖，它清楚地表明，取值(x_k，y_k)(k=1，2，…，n)是沿著一條曲線分布的，它也表明x，y之間有密切關系。這時x可選作y的相關變數。圖6-16是兩個自變數x₁，x₂與一個因變數y的點聚圖。它的作法與等值圖的作法類似，即把x₁x₂看作一個地理平面或縱、橫坐標。按(x_ij)(i，j=1，2，…，n)兩坐標的分度把對應的此值逐個標在x₁x₂平面上，構成y值數據圖；並畫出y值等值線圖。若y值散布的趨勢性明顯，y等值線就隨x₁x₂呈現規律性的變化，那麼x₁x₂與y的關系就密切，說明x₁x₂對y的貢獻大，可選作y的相關變數。否則關系不密切，不能作為相關變數。對於三個或三個以上的相關變數的選擇，可採用逐步回歸分析法。以上所述均屬相關變數選擇方法。若利用相關程度分類，則這些方法也可作為選擇分類變數的方法。

2.數軸法

數軸法是在單一數軸或多條輻射狀排列的數軸上標以點值，然後用某一個點值或多個數軸點值構成的多邊形圖來選擇分類變數的方法。

圖6-15 一個自變數的點聚圖

圖6-16 兩個自變數的點聚圖

(1)單數軸法

它是把已知且分別屬於兩總體的樣品按某變數的值標在一條數軸(即一個變數軸)上，若兩總體的散點聚能用數軸上某一點值分開，且區分率在70%以上，該變數即可作為分類變數。又如對兩個變數的散點圖，若通過某一條直線能把兩總體的散點聚基本分開，區分率在70%以上時，這兩個變數可選作分類變數，如圖6-17(a)所示。

圖6-17 數軸法

1～8為樣品編號

(2)多數軸法(雷達圖法)

以選擇分類變數為例來闡明該方法的基本思想。假設在已知有礦及無礦的兩類樣品中每個樣品取p個變數(x₁，x₂，…，x_p)，構作雷達圖。作圖方法：以O為原點，取適當長度(圖面清晰即可)為半徑畫圓。將圓周分成p等分，連接圓心與等分點得p條輻射狀的半徑，以這p條半徑作為p個變數的坐標軸，根據每個變數觀測值的波動大小，對p條坐標軸分度。然後將每個樣品中各變數觀測值點於坐標袖上，連成p邊形，每個p邊形代表一個樣品，分析對比兩類總體所構成的p邊形，以選擇分類變數。現舉一個假設的例子加以說明，設有8個岩體：1，2，3，4為已知含礦岩體；5，6，7，8為已知無礦岩體。在每個岩體內取n個樣品，分析5個變數(TiO₂，SiO₂，FeO，CaO，K₂O)的含量值。分別算出8個岩體5個變數的含量平均數，然後作成8個五邊形的雷達圖，如圖6-17(b)所示。由圖可以看出，區分兩總體最好的變數是 SiO₂和 FeO，其次是 TiO₂和CaO。但僅依據TiO₂和CaO就可能將有礦的4 號岩體錯劃成無礦岩體。若考慮變數組合SiO₂TiO₂CaO FeO在有礦岩體中的強相關性，從8個五邊形分析，4 號岩體被判為有礦的可能性很大，此外，由圖還可以看出，K₂O無區分意義，予以刪除。

(二)相關法

利用相關原理選擇相關變數的方法較多，這里介紹秩相關系數法。對於簡單相關系數法可參看(6-34)式和逐步回歸分析法。

秩相關系數法又稱等級相關系數法。所謂「秩」就是按變數x值由大到小的順序排成序列(如果有n個數據的值相同，序號取它們對應的序號平均值)，則每個數據的序號就稱為該數據的「秩」。若需要算出變數x與y的秩相關系數，則應按照上述原則排成兩個序列，然後用x、y的秩代替原始變數值，用簡單相關系數公式計算，即可得到秩相關系數r：

放射性勘探方法

式中：d_i為對比序列的秩差，且

恆等於0；n為對比序列的對數。

(三)秩和檢驗法

秩和檢驗法是依據某種變數在兩個具有相同分布的總體中，其觀測值是否有顯著差異來區分兩總體的。若差異顯著，則該變數就可作為分類變數，否則不能選用。該法的基本假設是：在A、B兩總體中，變數x的取值分別為

序列(i=1，2，…，n₁；j=1，2，…，n₂)，如果概率

放射性勘探方法

成立，則兩總體關於變數x無差異，即x無區分意義。若上式不成立，說明兩總體有差異。差異是顯著的，則x可選作A、B兩總體的分類變數。

若x的大小用秩表示，由於x的大小在A、B兩總體中隨機出現，則兩總體中，x對應的秩也隨機出現。若兩總體中，變數x的秩和沒有顯著差異，說明兩總體相似。若有顯著差異，說明兩總體不相似。也就是說，用變數x可區分這兩個總體。

檢驗步驟如下：①將來自兩總體的數據混合起來，根據變數值，由小到大分兩總體按秩排成兩行；②計算樣品數極少的那個總體的秩和，用T表示之；③根據兩總體的樣品數n₁和n₂以及給定的顯著性水平α，查秩和檢驗表求出秩和上限T₂和下限T₁；④若T≥T₂或T≤T₁，則認為兩總體有顯著差異，x可選作分類變數。

4. 計量經濟學中多重共線性的檢驗方法有哪些

1、簡單相關系數矩陣法（輔助手段）

此法簡單易行；但要注意兩變數的簡單相關系數包含了其他變數的影響，並非它們真實的線性相關程度的反映，一般在0.8以上可初步判定它倆之間有線性相關。

2、變數顯著性與方程顯著性綜合判斷

（修正）可決系數大，F值顯著大於臨界值，而值不顯著；那麼可認為存在多重共線性。

3、輔助回歸

將每個解釋變數對其餘變數回歸，若某個回歸方程顯著成立，則該解釋變數和其餘變數有多重共線性。

（4）方差擴大（膨脹）因子法

（5）直觀判斷法

增加或者減少一個解釋變數，或者改變一個觀測值時，回歸參數發生較大變化。重要解釋變數沒有通過t檢驗。有些解釋變數的回歸系數符號與定性分析的相反。

(4)解釋變數的篩選方法有哪些擴展閱讀：

解決方法

（1）、排除引起共線性的變數

找出引起多重共線性的解釋變數，將它排除出去，以逐步回歸法得到最廣泛的應用。

（2）、差分法

時間序列數據、線性模型：將原模型變換為差分模型。

（3）、減小參數估計量的方差：嶺回歸法（Ridge Regression）。

5. 什麼是數據篩選常用的數據篩選的方法有哪兩種

你好！
數據篩選就是對現有數據按照條件進行過濾，常用的數據篩選方法有自定義篩選、高級篩選
如果對你有幫助，望採納。

6. 如何有效篩選解釋變數

首先要從domain knowledge的角度看某些變數是不是有意義一定要選。
其次可以通過gradient boosting tree, random forest等ensamble method或者elastic net, scad等shrinkage method或者bayesian method或者其他機器學習方法如svm, neural network來選擇變數。

7. spss多元線性回歸中提供了哪幾種解釋變數篩選策略

向前、向後、逐步、強迫 四種
如果自變數很多的時候 一般用逐步，自變數不多可以強迫，實際結果沒有什麼差異

8. 統計學變數選擇方法

1：如果你是在做回歸分析，那麼這里是對解釋變數的選擇就是想剔除多元回歸之間的多重共線性了，比如在分析你們家中的每月消費支出是，如果你選取的解釋變數有父母工資，期貨收益，還有存款利息等，加入還想加入你爸爸的工資來解釋你家裡每月的消費支出，這樣變數之間就明顯的產生了多重共線性了，應為你父母工資這個變數就是由你爸你媽工資之和構成的如果你爸爸的工資占你父母工資收入的絕大部分的話，那麼這樣變數：父母工資與變數：爸爸的工資的相關系數就會相當高了，這樣在回歸分析中就會產生許多錯誤，違反了高斯假定。所以這里就是為了消除多重共線性了
2：這里使用的方法叫做逐步回歸法

9. 解釋變數一般有幾種取值方式

兩種
常用的方法是「最小二乘法」。這種方法可使最終由模型計算出來的被解釋變數的估計值與其實際值之差的平方和為最小，也就是可使最終由模型計算出來的被解釋變數的估計值更接近其實際值。
第二種模型為「回歸模型」。判斷回歸模型的估計值與被解釋變數實際值的回歸擬合程度的指標稱為「判定系數」或「可決系數」。判定系數介於0和1之間，越接近於1，表明回歸模型的擬合程度越好。
解釋變數亦稱「說明變數」、「可控制變數」，是 經濟計量模型中的自變數。
解釋變數，按照一定的規律對模型中作為因變數的經濟變數產生影響，並對因變數的變化原因作出解釋或說明。例如，對於描述市場上某種商品價格和供給量之間關系的經濟計量模型，價格的變化影響生產者向市場提供商品的數量。因此，價格變數是該模型的解釋變數。

10. 多元線性回歸建模如何確定選擇哪些解釋變數

多元線性回歸1.打開數據，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數。3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。5.選項裡面至少選擇95%CI。點擊ok。