Relative-importance assessment of explanatory variables in generalized linear models: an entropy-based approach
|
digital
Articolo
|
||||||||||||||||||
Articolo |
Ebook in formato Pdf leggibile su questi device:
|
|
|
|
|
The object of the present paper is to propose a method for relative-importance assessment of explanatory variables in generalized linear models, through an analysis of the variation of entropy of the response variable. First, the problem is reviewed in the ordinary regression model and some criteria to be met by a suitable measure are emphasized. Second, the logic of variation in entropy is introduced, for the assessment both of the predictive power of the whole model and of the relative importance of each variable. Third, the occurrence of a causal order of variables is discussed and a new approach is proposed to deal with cases where this order lacks. Finally, the ability to meet the listed criteria is checked for the proposed measure and two relevant examples (logit model and twoway ANOVA model) are provided, both with numerical applications.
|
Altri titoli dello stesso autore |
News
19.04.2021
I giovani non sono atei, ma in ricerca
Anteprima dal libro "Niente sarà più come prima" dedicato ai giovani e alle domande sul senso della vita scaturite dalla pandemia.
12.04.2021
La pandemia nei media
L'ebook gratuito "L'altro virus. Comunicazione e disinformazione al tempo del Covid-19" è stato aggiornato: leggi come.
07.04.2021
L’inaugurazione dell’Università Cattolica: il cantiere in corso
Il 7 dicembre 1921 l'Università inaugurava la prima sede con il cantiere ancora in corso, una storia che aggiunge senso al presente.
06.04.2021
La storia di Olivetti con Playlist
Nel libro di Paolo Colombo ogni storia ha una colonna sonora: scopri quella dedicata ad Adriano Olivetti.
Archivio rivista
Articoli Online First
Ultimi 3 numeri
STATISTICA & APPLICAZIONI - 2020 - 1
STATISTICA & APPLICAZIONI - 2019 - 2
STATISTICA & APPLICAZIONI - 2019 - 1
STATISTICA & APPLICAZIONI - 2019 - 2
STATISTICA & APPLICAZIONI - 2019 - 1
