Re: Mallinvalintakriteerit lineaarisessa regressiossa

[vastaus aiempaan viestiin]

Reijo kohentelikin kerralla sijoituksiaan epävirallisessa kilvassa
(viittaan omaan viestiini tämän ryhmän sisällön analysoinnista).
Samalla taisi tulla kärkisija peräkkäisten viestien lukumäärässä. ;-)

Tein tosiaankin Data-analyysi II -kurssin tarpeisiin syksyllä sukron
LMSELECT, joka laskee noita mallinvalintakriteereitä. Se on ollut
jakeluversiossa jo jonkin aikaa, joten sen helppikin löytyy verkosta:
   http://www.survo.fi/help/qkv0_16.html 
LMSELECT laskee valintakriteerejä kaikille malleille muodostamalla
malliyhtälöt kaikilla selittäjien kombinaatioilla ja estimoimalla nuo
mallit ESTIMATE-operaatiolla. Suurena apuna on mainio COMB-toiminto,
jolla luetellaan kombinaatioita, permutaatioita yms.

Reijon tietojenkäsittelytieteen kurssille laatima paperi on todella
mallikas, etten sanoisi! Lisään mielelläni LMSELECT-sukroon noita
uudempia kriteereitä klassisten rinnalle. Olen luonnollisesti Reijon
kanssa samaa mieltä siitä että mallittaessa tärkeintä on ilmiön
tuntemus, ja että erilaisista kriteereistä voi olla apua vasta sen
lisäksi. Mallittaminen on joka tapauksessa vaikeaa.

t. Kimmo

Luettelo keskustelunaiheista

Survo-keskustelupalstan (2001-2013) viestit arkistoitiin aika ajoin sukrolla, joka automaattisesti rakensi viesteistä (yli 1600 kpl) HTML-muotoisen sivukokonaisuuden. Vuoden 2013 alusta Survo-keskustelua on jatkettu entistäkin aktiivisemmin osoitteessa forum.survo.fi. Tervetuloa mukaan!