Summary1The biases and shortcomings

Summary
1
The biases and shortcomings of stepwise multiple regression are well established within the statistical literature. However, an examination of papers published in 2004 by three leading ecological and behavioural journals suggested that the use of this technique remains widespread: of 65 papers in which a multiple regression approach was used, 57% of studies used a stepwise procedure.
2
The principal drawbacks of stepwise multiple regression include bias in parameter estimation, inconsistencies among model selection algorithms, an inherent (but often overlooked) problem of multiple hypothesis testing, and an inappropriate focus or reliance on a single best model. We discuss each of these issues with examples.
3
We use a worked example of data on yellowhammer distribution collected over 4 years to highlight the pitfalls of stepwise regression. We show that stepwise regression allows models containing significant predictors to be obtained from each year's data. In spite of the significance of the selected models, they vary substantially between years and suggest patterns that are at odds with those determined by analysing the full, 4-year data set.
4
An information theoretic (IT) analysis of the yellowhammer data set illustrates why the varying outcomes of stepwise analyses arise. In particular, the IT approach identifies large numbers of competing models that could describe the data equally well, showing that no one model should be relied upon for inference.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุป
1
อคติและข้อบกพร่องของการถดถอยหลายขั้นตอนจะดีขึ้นภายในวรรณกรรมทางสถิติ อย่างไรก็ตามการตรวจสอบเอกสารที่ตีพิมพ์ในปี 2004 โดยสามวารสารชั้นนำของระบบนิเวศและพฤติกรรมชี้ให้เห็นว่าการใช้เทคนิคนี้ยังคงแพร่หลาย. 65 เอกสารที่ใช้วิธีการถดถอยพหุคูณถูกนำมาใช้ 57%
ของการศึกษาที่ใช้ในขั้นตอนขั้นตอนที่2
เงินต้น ข้อเสียของการถดถอยหลายขั้นตอนรวมถึงอคติในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่สอดคล้องกันในหมู่ขั้นตอนวิธีการเลือกรูปแบบเป็นธรรมชาติ (แต่มักจะมองข้าม) ปัญหาของการทดสอบสมมติฐานหลายและการมุ่งเน้นที่ไม่เหมาะสมหรือการพึ่งพารูปแบบเดียวที่ดีที่สุด เราหารือกันของปัญหาเหล่านี้ด้วยตัวอย่าง.
3
เราใช้เป็นตัวอย่างการทำงานของข้อมูลเกี่ยวกับการกระจาย Yellowhammer เก็บรวบรวมมากกว่า 4 ปีที่จะเน้นการผิดพลาดของการถดถอยแบบขั้นตอน เราแสดงให้เห็นว่าการถดถอยแบบขั้นตอนช่วยให้มีรูปแบบที่สำคัญในการพยากรณ์ที่ได้รับจากข้อมูลในแต่ละปี ทั้งๆที่มีความสำคัญของรุ่นที่พวกเขาแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างปีและแนะนำรูปแบบที่มีความขัดแย้งกับผู้ที่ถูกกำหนดโดยการวิเคราะห์เต็มรูปแบบข้อมูลชุด 4 ปี.
4
ทฤษฎีสารสนเทศ (IT) การวิเคราะห์ของชุดข้อมูล Yellowhammer แสดงให้เห็นถึง ทำไมผลลัพธ์ที่แตกต่างกันของการวิเคราะห์แบบขั้นตอนที่เกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีการระบุไอทีจำนวนมากของรูปแบบการแข่งขันที่สามารถอธิบายข้อมูลอย่างเท่าเทียมกันทั้งแสดงให้เห็นว่าไม่มีรูปแบบหนึ่งควรพึ่งพาสำหรับการอนุมาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป
1
biases และข้อบกพร่องของการถดถอยพหุคูณเป็นอย่างดีก่อตั้งขึ้นในวรรณกรรมทางสถิติ อย่างไรก็ตาม การตรวจเอกสารที่เผยแพร่ในปี 2004 โดยสามนำทางนิเวศวิทยาและพฤติกรรมวารสารแสดงให้เห็นว่า การใช้เทคนิคนี้ยังคงแพร่หลาย : 65 เอกสารที่มีหลายขั้นตอน วิธีการที่ใช้ ร้อยละ 57 ของการศึกษาที่ใช้กระบวนการแบบขั้นตอน .
2
ข้อด้อยหลักของการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน ได้แก่ อคติในการประมาณค่าพารามิเตอร์ความไม่สอดคล้องกันระหว่างอัลกอริทึม , เลือกรุ่น , แท้จริง ( แต่มักจะมองข้ามปัญหาของการทดสอบสมมติฐานหลายและที่ไม่เหมาะสมหรือการโฟกัสแบบเดียวที่ดีที่สุด . เราคุยกันในประเด็นเหล่านี้ด้วยตัวอย่าง
3
เราใช้ตัวอย่างของข้อมูลในการ yellowhammer สะสมมา 4 ปีเน้นการผิดพลาดของ Stepwise Regression เราแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองพยากรณ์ถดถอยพหุคูณแบบเพิ่มให้ที่สำคัญที่จะได้รับจากข้อมูลปีแต่ละ ทั้งๆที่มีความสำคัญของการเลือกรูปแบบพวกเขาแตกต่างกันอย่างมากระหว่างปี และเสนอแนะรูปแบบที่แปลกเหล่านั้นกำหนดโดยการวิเคราะห์เต็ม 4 ปี ชุดข้อมูล .
4
ข้อมูลตามทฤษฎี ( มัน ) การวิเคราะห์ yellowhammer ชุดข้อมูลแสดงให้เห็นถึงผลของการวิเคราะห์แบบสอบถามถึงการเกิด โดยเฉพาะวิธีการที่ระบุว่า ตัวเลขขนาดใหญ่ของรูปแบบการแข่งขันที่สามารถอธิบายข้อมูลที่เท่าเทียมกันดีแสดงว่าไม่มีใครรูปแบบควรพึ่งพาสำหรับการอนุมาน