摘要
回归分析是高校统计学的专业必修课,关于模型的变量选择又是该门课程的重点内容。传统的变量选择方法具有很大的局限性。文章基于CVX凸优化包,给出了线性回归模型、分位数回归模型和复合分位数回归模型中变量选择的算法。通过模拟计算说明了该算法的可行性和有效性。
Regression analysis is a compulsory subject of statistics in college and the variable selection of model is the key content of this course. The traditional variable selection method has a lot of limitations. Based on the software package of CVX in Maflab, we propose an optimization algorithm of variable selection in linear regres- sion model, quanti|e regression model and composite quantile regression model. The simulation study presents the feasibility and validity of the proposed algorithm.
出处
《江苏理工学院学报》
2017年第2期93-97,共5页
Journal of Jiangsu University of Technology
基金
江苏省高校自然科学基金(16KJB110005)
江苏理工学院教学改革与研究项目(11611211624:大数据背景下统计学专业定位与课程建设改革
11611211625:大学生数学建模培训模式的研究和实践)
关键词
CVX
变量选择
教学
CVX
variable selection
teaching