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回归自变量的选择对估计和预测的影响 被引量:1

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摘要 将全模型y=Xβ+ε中的设计矩阵X写成分块形式(Xq:X1),相应地将β分块为β′=,称y=Xqβq+ε为选模型,[1][2]研究了在条件Cov()≥βt)下,在均方误差和预测均方误差意义下,在选模型下βq的LS估计βq优于在全模型下的LS估计βq,以及选模型下因变量y的预测值y优于全模型下的预测值y,本文在另外一个条件下,得到了上述结论。
作者 段清堂
机构地区 郑州轻工业学院
出处 《大学数学》 1994年第1期38-41,共4页 College Mathematics
  • 相关文献

同被引文献4

  • 1刘璋温 吴国富.选择回归模型的几个准则.数学的实践与认识,1983,1(3):63-71.
  • 2Allen D. Mean Square Error of Prediction as a Criterion for Selecting Variables[J].Technometrics,1971,3(13).
  • 3Nan Y, Yang Y H. Variable Selection Diagnostics Measures for High- Dimensional Regression[J].Joumal of Computational and Graphical Statistics,2014,3(23).
  • 4王树云,宋云胜.线性模型下基于AIC准则的Bayes变量选择[J].山东大学学报(理学版),2010,45(6):43-45. 被引量:3

引证文献1

二级引证文献1

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