Hello.<br><br>In the toolbox Grocer, available on my web site (<a href="http://dubois.ensae.net/grocer.html">dubois.ensae.net/grocer.html</a>) or through Scilab module manager Atoms, you will find a function called automatic that aims at recovering the minimum number of variables while keeping the relevant ones.<br>
<br>Regards.<br><br>Éric.<br><br><div class="gmail_quote">2012/6/8 <a href="mailto:samuel.enibe@unn.edu.ng">samuel.enibe@unn.edu.ng</a> <span dir="ltr"><<a href="mailto:samuel.enibe@unn.edu.ng" target="_blank">samuel.enibe@unn.edu.ng</a>></span><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear sir,<br>
I have a dataset X of n columns, and a dependent variable Y. Using the linregr function or  otherwise, I would like to do a multiple linear regression to correlate Y with X such that Y = f(X).. I would like to keep the order of the regression polynomials as low as possible, while maintaining a high value of R2.<br>

<br>
Is there a function or an existing procedure to elliminate the columns of X that do not have significant effects on Y.?<br>
<br>
<br>
Thanks.<br>
<br>
Samuel Enibe<br>
<br>
--<br>
To unsubscribe from this mailing-list, please send an empty mail to<br>
<a href="mailto:users-unsubscribe@lists.scilab.org">users-unsubscribe@lists.scilab.org</a><br>
To check the archives of this mailing list, see<br>
<a href="http://mailinglists.scilab.org/" target="_blank">http://mailinglists.scilab.org/</a><br>
<br>
</blockquote></div><br>