Unabhängige Variablen aus step() bzw. lm() nutzen

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

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daten_tim
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Unabhängige Variablen aus step() bzw. lm() nutzen

Beitrag von daten_tim » Do Feb 22, 2018 1:37 pm

Liebes Forum,
ich nutze step() (Package {stats}) um die beste Regression aus einer Ausgangsregression zu suchen - mit der besten Zusammensetzung an unabhängigen Variablen. Anschließend möchte ich mit genau diesen Variablen aus step() weiterrechnen, d.h. diese in eine dritte Regression einbauen mit neuer abhängiger Variable. Nochmal zum Überblick: ((1) Ausgangsregression, (2) step(); (3) weitere Regression mit unabhängigen Variablen aus step() und neuer abhängiger Variable. Leider bekomme ich die unabhängigen Variablen aus step() (Schritt 2) nicht wirklich heraus.
Wie kann ich die unabhängigen Variable aus step(), das ja nur eine lm-Regression ist, raus, um sie in einer Schleife dann in eine andere Regression zu setzen?
tim

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set.seed(1)

y_1 = sample(1:100)
x_0 = sample(1:100)
x_1 = sample(1:100)
x_2 = sample(1:100)
x_3 = sample(1:100)
x_4 = sample(1:100)
x_5 = sample(1:100)
x_6 = sample(1:100)
x_7 = sample(1:100)
x_8 = sample(1:100)
x_9 = sample(1:100)
x_10 = sample(1:100)

#(1)
test = lm(y_1 ~ x_0 + x_1 + x_2 + x_3 + x_4 + x_5 + x_6 + x_7 + x_8 + x_9 + x_10, na.action=na.exclude)
summary(test)
residuals_test = residuals(test)
n = length(x_10)
#(2)
final.mod <- step(test, direction="backward", k=log(n), scope=list(lower= y_1 ~ x_0, upper=test))
#(3)
regr_residuals_test = lm(residuals_test ~ ????(Regressoren aus (2)???, na.action=na.exclude)

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