Poisson 回归 - 逐步层次结构
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用于控制 Minitab 在逐步回归期间强制执行模型层次结构的方式。在分层模型中，如果包含高次项，则所有低次交互作用项和构成高次项的主效应都会出现在模型中。例如，如果包含交互作用项 A*B*C 的模型包括以下项，则该模型具有层次结构：A、B、C、A*B、A*C 和 B*C。

模型可以是非分层结构。通常，如果低次项不显著，则可以将其删除，除非学科领域知识建议您包括这些项。包含过多项的模型的精确度相对较差，并且会降低预测新观测值的值的能力。

请注意以下提示。

·    首先拟合层次结构模型。然后删除没有显著统计意义的项。

·    如果标准化您的预测变量，则建议您使用分层模型。

·    如果模型包含类别预测变量，则建议至少类别项是层次结构，因为这样结果更易于解释。

对话框项

层次结构模型：选择逐步过程是否必须生成层次结构模型。

每个步骤中都需要层次结构模型：Minitab 只能在维护层次结构的每一步添加或删除项。

在结束时添加项可将模型设置为层次结构模型：最初，Minitab 遵循逐步过程的标准规则。在最后一步，Minitab 会添加生成分层模型所必需的所有项，即使它们的 p 值会大于入选用 alpha 值。

不需要层次结构模型：最终模型可以是非层次结构模型。Minitab 将仅根据逐步过程的规则添加和删除项。

对于以下项要求使用层次结构：如果您需要层次结构模型，请选择必须为层次结构模型的项类型。

所有项：包含连续和/或类别预测变量的项必须是分层结构。

具有类别预测变量的项：仅包含类别预测变量的项必须是分层结构。

每一步可以输入的项数：如果在每个步骤都需要层次结构，则选择 Minitab 为保持层次结构可以在每个步骤添加的项数。

每个步骤最多可以输入一项：添加某单个项时，仅当分层结构处于维护状态下，交互作用项或功效项才可输入模型。构成交互作用项或功效项的所有低次项必须出现在模型中。

可以输入额外项来保持层次结构：交互作用项或功效项可以输入模型，即使层次结构未处于维护状态下。但是，也会添加生成分层模型所必需的所有附加项，即使它们的 p 值大于入选用 alpha 值。