按定义的顺序逐步回归例如stepAIC

编程问答 2022-07-22

问题描述

我想知道是否有可能在stepAIC（或其他计算逐步回归的函数）中选择添加特征的顺序。

想法是t1-t6是模型中的不同时间点，我想以基于时间的方式（从t1到t6）添加它们。因此，在t1之后，应将t2添加到模型中，如果添加不能使模型更好，则应停止添加。默认情况下，stepAIC将添加具有最低AIC的第一个功能，而忽略任何给定顺序。

我知道我可以创建自己的模型并进行比较，但是我的真实数据集包含多个组和数千个时间步，因此我需要一种自动的方法来创建模型。


# Sample data
y <- rnorm(1000)
t1 <- rnorm(1000)
t2 <- y + rnorm(1000)
t3 <- y + rnorm(1000)
t4 <- y + rnorm(1000)
t5 <- rnorm(1000)
t6 <- rnorm(1000)

df <- data.frame(y,t1,t2,t3,t4,t5,t6)

# Modeling
emtpy.mod <- glm(y ~ 1,family = "gaussian",df)
full.mod <- glm(y ~ .,df)

step.mod <- MASS::stepAIC(emtpy.mod,direction = "forward",scope = list(
                            lower = glm(emtpy.mod,family = "gaussian"),upper = glm(full.mod,family = "gaussian")
                          ))

解决方法

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