17.4.4 Stepwise Poisson Regression

17.4.4 Stepwise Poisson Regression Model
The t-values tkℓ can be compared to a t-distribution to determine whether these values
are significantly different from 0. In a so-called stepwise model, this significance
testing is used for attribute selection, finally resulting in a model only having significant
attributes. The stepwise model approach starts off with a model containing
all attributes. Then, each time the most insignificant attribute is deleted from the
model, until the model only contains significant attributes. Note that this stepwise
approach leads to a different model when all insignificant attributes are deleted at
once. In fact, due to collinearity, significance of an attribute may change when another
attribute is deleted. When using the stepwise model to determine weights wk,
we consider Lk to be the number of dummies incorporated in the final model. This
stepwise model is used in the application shown in Section 17.6.

Results (Thai) 1:

17.4.4 แบบจำลองถดถอยปัว stepwiseTkℓ ค่า t สามารถเปรียบเทียบการแจกแจง t เพื่อกำหนดว่าค่าเหล่านี้จะแตกต่างจาก 0 อย่างมีนัยสำคัญ ในรูปเรียกว่า stepwise แบบ ความสำคัญนี้ทดสอบใช้สำหรับเลือกแอททริบิวต์ ผลสุดท้าย ในรูปแบบเฉพาะ มีอย่างมีนัยสำคัญแอตทริบิวต์ วิธี stepwise รุ่นเริ่มต้นปิด ด้วยแบบจำลองที่ประกอบด้วยแอตทริบิวต์ทั้งหมด แล้ว เวลาแต่ละแอตทริบิวต์ที่สำคัญที่สุดจะถูกลบออกจากการแบบจำลอง จนกว่ารูปแบบเฉพาะประกอบด้วยแอตทริบิวต์ที่สำคัญ หมายเหตุว่านี้ stepwiseวิธีนำไปสู่รูปแบบต่าง ๆ เมื่อมีลบแอตทริบิวต์ที่สำคัญทั้งหมดที่ครั้ง ในความเป็นจริง จากภาวะร่วมเส้นตรง ความสำคัญของแอตทริบิวต์อาจเปลี่ยนอีกลบแอตทริบิวต์ เมื่อใช้แบบ stepwise เพื่อกำหนดน้ำหนัก wkเราพิจารณาแอลจำนวนหุ่นที่รวมอยู่ในรุ่นขั้นสุดท้าย นี้ใช้รุ่น stepwise ในแอพลิเคชันที่แสดงในส่วน 17.6

Results (Thai) 2:

17.4.4 แบบขั้นตอนการถดถอยปัวซองรุ่น
tkℓเสื้อค่าสามารถเทียบกับการจัดจำหน่ายเสื้อเพื่อตรวจสอบว่าค่าเหล่านี้
อย่างมีนัยสำคัญที่แตกต่างจาก 0 ในรูปแบบขั้นตอนที่เรียกว่าความสำคัญนี้
การทดสอบจะใช้สำหรับการเลือกคุณลักษณะในที่สุดส่งผลให้ ในรูปแบบที่สำคัญเท่านั้นที่มี
คุณลักษณะ วิธีการรูปแบบขั้นตอนเริ่มออกด้วยรูปแบบที่มี
คุณลักษณะทั้งหมด แล้วทุกครั้งที่แอตทริบิวต์ไม่มีนัยสำคัญมากที่สุดจะถูกลบออกจาก
รูปแบบจนรูปแบบเท่านั้นที่มีคุณลักษณะอย่างมีนัยสำคัญ โปรดทราบว่าขั้นตอนนี้
วิธีการที่จะนำไปสู่รูปแบบที่แตกต่างกันเมื่อทุกคุณลักษณะที่ไม่มีนัยสำคัญจะถูกลบออกใน
ครั้งเดียว ในความเป็นจริงเนื่องจาก collinearity อย่างมีนัยสำคัญของแอตทริบิวต์อาจเปลี่ยนแปลงเมื่ออีก
แอตทริบิวต์ถูกลบ เมื่อมีการใช้รูปแบบขั้นตอนในการตรวจสอบน้ำหนักสัปดาห์,
เราพิจารณาลกจะเป็นจำนวนหุ่นที่จัดตั้งขึ้นในรูปแบบสุดท้าย นี้
รูปแบบขั้นตอนที่ใช้ในแอพลิเคชันที่แสดงในมาตรา 17.6

Results (Thai) 3:

แบบจำลองการถดถอยปัวซอ 17.4.4 =
ℓ t-test TK สามารถเทียบกับทีเพื่อตรวจสอบว่าเหล่านี้มีความแตกต่างจากค่า
0 ในแบบที่เรียกว่า แบบจำลองนี้ความสำคัญ
การทดสอบในการเลือกใช้ แอตทริบิวต์ ในที่สุดผลในรูปแบบเท่านั้นที่มีคุณลักษณะที่สำคัญ

แบบสัมภาษณ์วิธีการเริ่มต้นกับโมเดลที่มี
ทั้งหมดแอตทริบิวต์แล้ว แต่ละเวลา คุณลักษณะมากที่สุด จะถูกลบออกจาก
รุ่น จนถึงรุ่นเท่านั้นที่มีคุณลักษณะที่สำคัญ โปรดทราบว่าวิธีการ =
ไปสู่รูปแบบที่แตกต่างกันเล็กน้อยเมื่อแอตทริบิวต์ทั้งหมดจะถูกลบใน
ครั้ง ในความเป็นจริง เนื่องจาก collinearity ความสำคัญของแอตทริบิวต์อาจเปลี่ยนแปลงเมื่อแอตทริบิวต์อื่น
เป็นลบเมื่อใช้แบบจำลองแบบกำหนดน้ำหนักสัปดาห์
เราพิจารณา , LK เป็นจํานวนให้รวมอยู่ในรุ่นสุดท้าย รุ่นนี้
= ใช้ในโปรแกรมที่แสดงในส่วนของดอก .