It is often the case in research that an experimenter has data for some large superset of p independent variables (predictors) in a regression model and believes that a subset of these predictors may be entirely adequate for his purpose. RMEX is a statistical expert system that provides the user with the strategy for selecting the "best" regression equation in multiple regression analysis. Currently existing softwares assume that the user has considerable amount of statistical knowledge. On the other hand, RMEX explains necessary statistical concepts and procedures step by step for doing linear regression. In the preliminary analysis, a classification of the various types of multivariate techniques is presented and general guidelines for their applications are provided. Next, the selection of a "best" subset of predictors is guided explaining the intermediate and final results. RMEX is implemented in INSIGHT 2(shell) and interfaces with pascal programs.
희귀모형을 설정하는데 있어 실험자는 보통 필요이상의 독립변수를 가지고 있으며, 이때 적절한 모형을 세우기 위해 어떤 독립변수를 선택할것인가 하는 문제에 직면 하게된다. RMEX는 "최적" 희귀 방정식을 설정하기 위한 전략을 실험자에게 제시해 주는 통계적 전문가시스템이다. 기존 소프트웨어들은 그 시스템을 효과적으로 사용하기 위해 충분한 통계적 지식을 지니고 있는 것을 전제로 하나, RMEX는 선형희귀 방정식을 세우는데 필요한 통계적 지식이나 단계들을 적절히 소개하고 설명하도록 설계되었다. 또한, 사전분석으로 다양한 형태의 다변량기법과 기준들을 분류하고 그들의 일반적인 사용상의 지침을 제시하였다. 다음 단계로 희귀모형 설정을 위한 "최적"의 독립변수 선택 과정과 기준, 그리고 선택된 결과에 대한 설명기능이 포함되었다. RMEX는 INSIGHT 2(shell)로 개발 되었으며 복잡한 수식이나 그래프를 나타내기 위해 파스칼 프로그램을 접목 시켰다.
