解释变量的筛选方法有哪些

1. 数据分析中有哪些筛选关键因素的方法

很多朋友还没有接触过大数据分析方案，认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。那么，那些领域需要实时的数据分析呢？

2. 挑选变量子集方法的主要原则有

二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍：

Logistic 回归：变量选择方法

方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同

的变量组构造多个回归模型。

? Enter. 一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。

? 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显着性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。

? 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显着性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。

? 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显着性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。

? 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。

? 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。

? 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。

输出中的显着性值基于与单个模型的拟合。因此，当使用逐步方法时，显着性值通常无效。

所有被选自变量将被添加到单个回归模型中。不过，您可以为不同的变量子集指定不同的进入方法。例如，您可以使用逐步式选择将一个变量块输入到回归模型中，而使用向前选择输入第二个变量块。要将第二个变量块添加到回归模型，请单击下一个 。

3. 原始数据变量的选择方法

数据变量是构造样本的基本参数，不同的变量对所解决的问题所起的作用贡献不等，通常应选择作用大的变量，相关性好的变量。变量选择的目的是选出与研究目的有关的、最重要的变量，使变量的结构最优化(即使系统内变量个数尽可能少，且各变量独立，同时对主要信息没有多大损失)。这样不仅经济，而且能获得最佳的地质效果。

从众多的变量中筛选重要变量，必须以地质理论、物化探理论为基础，应用数学方法进行选择，而且不能只强调一个方面而忽视另一个方面，为此需注意如下问题：①由于地质现象的复杂性，各地区工作程度和研究程度不同，取值空间不一致，因此人们的认识必然会存在差异，学术观点也难免不同，这时要想选出合适的变量就要明确研究目的，兼顾各种观点，尽量多选变量，以免漏掉有用信息。②样本是统计分析的基础，需要十分注意样本中变量的代表性。要全面收集三度空间的变量资料，特别是深部资料，例如某些物化探资料和反映深部地质构造、地壳结构的资料。③通过数学方法选出的变量，有时会与研究对象密切相关的变量不一致，有的地质意义不明确，这就需要认真研究，明确其地质意义。同时谨防漏掉隐含意义的变量。对未被选上但地质意义明确，又确实与研究对象密切相关的变量，应查找原因，使其尽可能被数学方法选上。

(一)几何作图法

几何作图法可直观地显示变量与研究对象之间的关系以及变量与变量间的关系。它是根据直角坐标系中样本数据的散点凝聚趋势或离散特点决定变量取舍的方法。这种方法大致分两类。

1.点聚图法

该方法是把变量值点在直角坐标系中，视散点的凝聚趋势来考查变量间关系的方法。图6-15是变量y与x的点聚图，它清楚地表明，取值(x_k，y_k)(k=1，2，…，n)是沿着一条曲线分布的，它也表明x，y之间有密切关系。这时x可选作y的相关变量。图6-16是两个自变量x₁，x₂与一个因变量y的点聚图。它的作法与等值图的作法类似，即把x₁x₂看作一个地理平面或纵、横坐标。按(x_ij)(i，j=1，2，…，n)两坐标的分度把对应的此值逐个标在x₁x₂平面上，构成y值数据图；并画出y值等值线图。若y值散布的趋势性明显，y等值线就随x₁x₂呈现规律性的变化，那么x₁x₂与y的关系就密切，说明x₁x₂对y的贡献大，可选作y的相关变量。否则关系不密切，不能作为相关变量。对于三个或三个以上的相关变量的选择，可采用逐步回归分析法。以上所述均属相关变量选择方法。若利用相关程度分类，则这些方法也可作为选择分类变量的方法。

2.数轴法

数轴法是在单一数轴或多条辐射状排列的数轴上标以点值，然后用某一个点值或多个数轴点值构成的多边形图来选择分类变量的方法。

图6-15 一个自变量的点聚图

图6-16 两个自变量的点聚图

(1)单数轴法

它是把已知且分别属于两总体的样品按某变量的值标在一条数轴(即一个变量轴)上，若两总体的散点聚能用数轴上某一点值分开，且区分率在70%以上，该变量即可作为分类变量。又如对两个变量的散点图，若通过某一条直线能把两总体的散点聚基本分开，区分率在70%以上时，这两个变量可选作分类变量，如图6-17(a)所示。

图6-17 数轴法

1～8为样品编号

(2)多数轴法(雷达图法)

以选择分类变量为例来阐明该方法的基本思想。假设在已知有矿及无矿的两类样品中每个样品取p个变量(x₁，x₂，…，x_p)，构作雷达图。作图方法：以O为原点，取适当长度(图面清晰即可)为半径画圆。将圆周分成p等分，连接圆心与等分点得p条辐射状的半径，以这p条半径作为p个变量的坐标轴，根据每个变量观测值的波动大小，对p条坐标轴分度。然后将每个样品中各变量观测值点于坐标袖上，连成p边形，每个p边形代表一个样品，分析对比两类总体所构成的p边形，以选择分类变量。现举一个假设的例子加以说明，设有8个岩体：1，2，3，4为已知含矿岩体；5，6，7，8为已知无矿岩体。在每个岩体内取n个样品，分析5个变量(TiO₂，SiO₂，FeO，CaO，K₂O)的含量值。分别算出8个岩体5个变量的含量平均数，然后作成8个五边形的雷达图，如图6-17(b)所示。由图可以看出，区分两总体最好的变量是 SiO₂和 FeO，其次是 TiO₂和CaO。但仅依据TiO₂和CaO就可能将有矿的4 号岩体错划成无矿岩体。若考虑变量组合SiO₂TiO₂CaO FeO在有矿岩体中的强相关性，从8个五边形分析，4 号岩体被判为有矿的可能性很大，此外，由图还可以看出，K₂O无区分意义，予以删除。

(二)相关法

利用相关原理选择相关变量的方法较多，这里介绍秩相关系数法。对于简单相关系数法可参看(6-34)式和逐步回归分析法。

秩相关系数法又称等级相关系数法。所谓“秩”就是按变量x值由大到小的顺序排成序列(如果有n个数据的值相同，序号取它们对应的序号平均值)，则每个数据的序号就称为该数据的“秩”。若需要算出变量x与y的秩相关系数，则应按照上述原则排成两个序列，然后用x、y的秩代替原始变量值，用简单相关系数公式计算，即可得到秩相关系数r：

放射性勘探方法

式中：d_i为对比序列的秩差，且

恒等于0；n为对比序列的对数。

(三)秩和检验法

秩和检验法是依据某种变量在两个具有相同分布的总体中，其观测值是否有显着差异来区分两总体的。若差异显着，则该变量就可作为分类变量，否则不能选用。该法的基本假设是：在A、B两总体中，变量x的取值分别为

序列(i=1，2，…，n₁；j=1，2，…，n₂)，如果概率

放射性勘探方法

成立，则两总体关于变量x无差异，即x无区分意义。若上式不成立，说明两总体有差异。差异是显着的，则x可选作A、B两总体的分类变量。

若x的大小用秩表示，由于x的大小在A、B两总体中随机出现，则两总体中，x对应的秩也随机出现。若两总体中，变量x的秩和没有显着差异，说明两总体相似。若有显着差异，说明两总体不相似。也就是说，用变量x可区分这两个总体。

检验步骤如下：①将来自两总体的数据混合起来，根据变量值，由小到大分两总体按秩排成两行；②计算样品数极少的那个总体的秩和，用T表示之；③根据两总体的样品数n₁和n₂以及给定的显着性水平α，查秩和检验表求出秩和上限T₂和下限T₁；④若T≥T₂或T≤T₁，则认为两总体有显着差异，x可选作分类变量。

4. 计量经济学中多重共线性的检验方法有哪些

1、简单相关系数矩阵法（辅助手段）

此法简单易行；但要注意两变量的简单相关系数包含了其他变量的影响，并非它们真实的线性相关程度的反映，一般在0.8以上可初步判定它俩之间有线性相关。

2、变量显着性与方程显着性综合判断

（修正）可决系数大，F值显着大于临界值，而值不显着；那么可认为存在多重共线性。

3、辅助回归

将每个解释变量对其余变量回归，若某个回归方程显着成立，则该解释变量和其余变量有多重共线性。

（4）方差扩大（膨胀）因子法

（5）直观判断法

增加或者减少一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归参数发生较大变化。重要解释变量没有通过t检验。有些解释变量的回归系数符号与定性分析的相反。

(4)解释变量的筛选方法有哪些扩展阅读：

解决方法

（1）、排除引起共线性的变量

找出引起多重共线性的解释变量，将它排除出去，以逐步回归法得到最广泛的应用。

（2）、差分法

时间序列数据、线性模型：将原模型变换为差分模型。

（3）、减小参数估计量的方差：岭回归法（Ridge Regression）。

5. 什么是数据筛选常用的数据筛选的方法有哪两种

你好！
数据筛选就是对现有数据按照条件进行过滤，常用的数据筛选方法有自定义筛选、高级筛选
如果对你有帮助，望采纳。

6. 如何有效筛选解释变量

首先要从domain knowledge的角度看某些变量是不是有意义一定要选。
其次可以通过gradient boosting tree, random forest等ensamble method或者elastic net, scad等shrinkage method或者bayesian method或者其他机器学习方法如svm, neural network来选择变量。

7. spss多元线性回归中提供了哪几种解释变量筛选策略

向前、向后、逐步、强迫 四种
如果自变量很多的时候 一般用逐步，自变量不多可以强迫，实际结果没有什么差异

8. 统计学变量选择方法

1：如果你是在做回归分析，那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了，比如在分析你们家中的每月消费支出是，如果你选取的解释变量有父母工资，期货收益，还有存款利息等，加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出，这样变量之间就明显的产生了多重共线性了，应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话，那么这样变量：父母工资与变量：爸爸的工资的相关系数就会相当高了，这样在回归分析中就会产生许多错误，违反了高斯假定。所以这里就是为了消除多重共线性了
2：这里使用的方法叫做逐步回归法

9. 解释变量一般有几种取值方式

两种
常用的方法是“最小二乘法”。这种方法可使最终由模型计算出来的被解释变量的估计值与其实际值之差的平方和为最小，也就是可使最终由模型计算出来的被解释变量的估计值更接近其实际值。
第二种模型为“回归模型”。判断回归模型的估计值与被解释变量实际值的回归拟合程度的指标称为“判定系数”或“可决系数”。判定系数介于0和1之间，越接近于1，表明回归模型的拟合程度越好。
解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”，是 经济计量模型中的自变量。
解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。

10. 多元线性回归建模如何确定选择哪些解释变量

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。