Détail de la notice
Titre du Document
Backward, forward and stepwise automated subset selection algorithms : frequency of obtaining authentic and noise variables
Auteur(s)
DERKSEN S. ; KESELMAN H. J.
Résumé
The use of automated subset search algorithms is reviewed and issues concerning model selection and selection criteria are discussed. In addition, a Monte Carlo study is reported which presents data regarding the frequency with which authentic and noise variables are selected by automated subset algorithms. In particular, the effects of the correlation between predictor variables, the number of candidate predictor variables, the size of the sample, and the level of significance for entry and deletion of variables were studied for three automated subset algorithms: BACKWARD ELIMINATION, FORWARD SELECTION, and STEPWISE
Editeur
British Psychological Society
Identifiant
ISSN : 0007-1102 CODEN : BJMSAK
Source
British journal of mathematical & statistical psychology A. 1992, vol. 45, n° 2, pp. 265-282 [bibl. : 1 p.1/2]
Langue
Anglais
Pour les membres de la communauté du CNRS, ce document est autorisé à la reproduction à titre gratuit.
Pour les membres des communautés hors CNRS, la reproduction de ce document à titre onéreux sera fournie sous réserve d’autorisation du Centre Français d’exploitation du droit de Copie.

Pour bénéficier de nos services (strictement destinés aux membres de la communauté CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), de l'ESR français (Enseignement Supérieur et Recherche), et du secteur public français & étranger) :