一般不说covariate这个词，很confusing，直接说feature，或者independent variable 做linear regression的，一般有stepwise，back-selection，forward-selection之类的，其实就是比较放不放某个variable前后，R-square 和Adj R-square的变化 对于更复杂一些的模型，这个叫feature selection／reduction，有许多算法给出你那些variable最有用的

我在想一般linear regression或者anova 做出来的结果都可以是controlling confounding variable的，之后再用前面mm所说的backward或者forward selection来选var. 但如果普通的correlation matrix就很难看出来，要用上partial correlation才可以control confounding variable. 至于var之间互相关联，就是共线性问题，不知道怎么排查共线性。

callmemissmaybe 发表于 3/29/2017 8:25:25 PM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2150514&postid=74483105#74483105][/url]

R里面的VIF

这个搜索feature selection...其实现在计算越来越快，其实特别如果只是要精确的prediction, 这套都过时了。。。


zzsummer 发表于 3/29/2017 9:05:40 PM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2150514&postid=74483346#74483346][/url]

re
CS的人都不懂STAT的人在计较什么
反正一锅扔进去就是了