本文主要研究内容
作者胡紫薇（2019）在《高维回归中的几种变量选择方法》一文中研究指出：高维数据的变量选择是统计学家面临的主要问题之一。随着现代科学与技术的发展,统计分析者面临的数据越来越复杂,数据量也越来越大,海量的高维数据和超高维数据让统计分析工作颇具挑战性,各种各样的污染数据和异常数据也掺杂其中,如何有效地分析所得到的高维数据,是现代统计学面临的挑战之一。变量选择作为处理高维数据的一种主要思路,以模型的稀疏性假定为前提,即假定只有少量的解释变量对响应变量有显著影响,从而利用各种选择方法估计模型,提高模型的解释性。本文主要介绍几种处理高维数据和超高维数据的变量选择的方法,阐述各个方法的同时也对方法之间的改进和优缺点做了对比,发现方法之间的合理结合会产生良好的变量筛选效果。
Abstract
gao wei shu ju de bian liang shua ze shi tong ji xue jia mian lin de zhu yao wen ti zhi yi 。sui zhao xian dai ke xue yu ji shu de fa zhan ,tong ji fen xi zhe mian lin de shu ju yue lai yue fu za ,shu ju liang ye yue lai yue da ,hai liang de gao wei shu ju he chao gao wei shu ju rang tong ji fen xi gong zuo po ju tiao zhan xing ,ge chong ge yang de wu ran shu ju he yi chang shu ju ye can za ji zhong ,ru he you xiao de fen xi suo de dao de gao wei shu ju ,shi xian dai tong ji xue mian lin de tiao zhan zhi yi 。bian liang shua ze zuo wei chu li gao wei shu ju de yi chong zhu yao sai lu ,yi mo xing de xi shu xing jia ding wei qian di ,ji jia ding zhi you shao liang de jie shi bian liang dui xiang ying bian liang you xian zhe ying xiang ,cong er li yong ge chong shua ze fang fa gu ji mo xing ,di gao mo xing de jie shi xing 。ben wen zhu yao jie shao ji chong chu li gao wei shu ju he chao gao wei shu ju de bian liang shua ze de fang fa ,chan shu ge ge fang fa de tong shi ye dui fang fa zhi jian de gai jin he you que dian zuo le dui bi ,fa xian fang fa zhi jian de ge li jie ge hui chan sheng liang hao de bian liang shai shua xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科学技术创新的胡紫薇，发表于刊物科学技术创新2019年30期论文，是一篇关于高维数据论文,超高维数据论文,变量选择论文,科学技术创新2019年30期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科学技术创新2019年30期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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