大家好 我不是統計背景出身的 但今天跟學生咪挺時聊到 在迴歸分析中可以利用某解釋變數加入前後的 R^2 變化 來當作該變數的重要程度 請問這個做法是常見或正確的嗎？ 有沒有相關文獻可供參考呢？ 我自己想了一個反例如下： 假設有三個解釋變數 x1, x2, x3 其中 x1 和 x2 很有解釋力但卻高度共線性 x3 則是聊勝於無的變數 在控制 x1 和 x3 時 由於 x2 和 x1 高度共線性 所以額外加入 x2 並不會讓 R^2 上升太多 另一方面 在控制 x1 和 x2 時 由於 x3 本身沒啥用處 所以額外加入 x3 也不會讓 R^2 上升太多 綜上所述 光靠 R^2 的變化來定義變數重要性可能會有問題（？） 但如果把上例的 x1 拿掉呢？ 我也不知道答案 印象中在隨機森林裡有類似的變數重要性定義方式 但我查了 ISLR 第二版的 8.2.1 節 其定義是將每棵樹加入該解釋變數後下降的 RSS 取平均 但這麼一來 由於資料已經重新取樣 共線性的問題應該不大 與上述範例裡的迴歸分析似乎又不相同 還請各位大大指點迷津或者提供相關文獻 萬分感謝～ <(_ _)> --

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