다중회귀모형 단계적 선택방법을 통한 회귀모형 입력변수 선택

단계적 선택방법을 통해 독립변수를 선택한다.

select_variables_stepwise(
  .data,
  .yvar,
  .xvar,
  .alpha_in = 0.05,
  .alpha_out = 0.1,
  .maxit = 100L,
  .verbose = TRUE
)

Arguments

.data

관측 데이터 프레임.
.yvar

종속변수.
.xvar

완전모형에 속할 독립변수. 독립변수가 여러 개일 때는 벡터 형태로 제공한다. (e.g. c(age, height))
.alpha_in

변수 선택 단계에서 적용할 유의수준. Default: 0.05
.alpha_out

변수 제거 단계에서 적용할 유의수준. .alpha_in 보다 크거나 같아야 한다. Default: 0.10
.maxit

최대 iteration 수. Default: 100.
.verbose

각 단계의 선택/제거 변수를 화면에 출력할 지 여부. Default: TRUE

Value

최종 선택된 독립변수 이름 벡터.

Examples

data(biometric, package = "dmtr")
select_variables_stepwise(biometric, weight, c(age, height))

#> Inital variable:  age , p-value =  0.03902789  <  0.05 
#> Iteration  1 : forward selection - height , p-value =  0.00579269  <  0.05 
#> Iteration  1 : backward elimination - no variable can be deleted without a statistically significant loss of fit.
#> Every variable provides statistically significant improvement of fit.
#> [1] "age"    "height"