『データ解析の手順』 における「3. 外れ値処理・変数処理・ノイズ処理を行う」についてです。ステップワイズ法 (Stepwise) により変数選択ができます。
ステップワイズ法(Stepwise)による変数選択は下の手順で行われます。
- 変数選択の方法を設定する
変数減少法・変数増加法・変数増減法の中から選びます。
・変数減少法: 全変数から最も評価値が上がるように１つずつ変数を減らしていきます。
・変数増加法: 最も評価値が上がるように１つずつ変数を増やしていきます。
・変数増減法: 最も評価値が上がるように１つずつ変数を増やすことと減らすことを行います。
それぞれ、評価値が上がらなくなったら終了です。 - 評価値を選ぶ
AICかBICかを選びます。
・AIC: 赤池情報量規準 (Akaike’s Information Criterion)
・BIC: ベイズ情報量規準 (Bayesian Information Criterion) - 説明変数・目的変数をオートスケーリングする
オートスケーリングとは各変数から平均値を引いて平均を0にし、各変数を標準偏差で割って標準偏差を1にする操作です。 - 最小二乗法による重回帰分析を行う
この結果が基準となります。変数選択の方法によって用いる説明変数が異なります。
・変数減少法: 全ての説明変数
・変数増加法もしくは変数増減法: 定数項のみ
注意しましょう。 - Stepwise法による変数選択を実行する
この流れによって選ばれた説明変数が得られますので、次はこの変数のみ用いて回帰分析を行うことになります。