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
20.01.2021
“Da una rivista possono nascere tante cose”
In omaggio ai 100 anni dell'Università Cattolica, condividiamo alcuni episodi di questa lunga storia che inizia con Vita e Pensiero.
14.01.2021
Anatomia della speranza di fronte alla malattia
Recentemente ristampato, "Anatomia della speranza" del medico Jerome Groopman è un libro del 2006 che non smette di parlare al tempo presente.
14.01.2021
Pomilio: un supplemento d'anima nella cultura
Ritratto dello scrittore abruzzese nato 100 anni fa che - negli "Scritti cristiani" - ci racconta un'idea di intellettuale "con l'anima".
12.01.2021
Tra le pieghe dell’America Latina
In occasione dei "Mercoledì del Pime" 27 gennaio alle 21 dialogo online con Lucia Capuzzi sull'America Latina tra rivolte e pandemia.
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
