面向高维小样本群组数据变量选择方法的比较与应用

高维小样本群组数据变量选择是统计学领域面临的主要问题之一.随着基因组信息学的快速发展,高维小样本数据随处可见,这给统计建模带来了极具挑战性的任务.在高维小样本数据中,有些数据集是呈现群组结构,如果使用单变量选择方法,就会忽略分组信息,从而可能导致变量选择效果大大降低.基于此,主要介绍几种处理高维数据和群组数据集的变量选择方法,并对此进行数值模拟和实证分析.结果表明,在高维小样本群组数据集背景下,当变量维度低于50维时,采用grLasso方法,变量的选择和模型的拟合优度会更优;当变量维度高于50维时,采用grMCP、grSubset+grLasso和grSubset方法,变量的选择和模型的拟合优度会更优.

基于群组结构算法的贵州省粮食产量影响因素分析

【目的】粮食储存量是我国稳定发展的基础。贵州省高原山地居多,研究贵州省粮食产量的变化规律,探究影响粮食产量的因素,对保障粮食产量与维护粮食安全具有重要的理论和现实意义。【方法】首先,使用missForest函数对收集到的数据进行缺失值补充。其次,由于不同数据的量纲不同,需要对所有数据进行归一化处理。最后,采用带有群组结构和非群组结构的7种建模方法对影响粮食产量的因素进行分析。【结果】相比其他方法,使用grMCP法和Lasso法构建的模型是最优的,且二者的拟合优度分别为0.778和0.772。【结论】有效灌溉面积、粮食作物播种面积、农作物受灾面积、农业机械总动力、农用薄膜使用量和农药使用量等因素是影响贵州省粮食产量的主要因素。

初中英语教学中互动探究式教学方法的浅析

随着社会经济以及时代的不断发展,国家教育行业加强对学生的教育和管理,注重培养学生的学习能力和综合素质,加大教学模式的创新力度,从而实现学生的全面发展。关于初中阶段英语科目的教学发展,需要促使学生认识到学习英语的重要性。本文主要针对英语教学的互动探究式教学方法进行系统分析,仅供相关人士借鉴。