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变量选择是统计建模中重要的问题.当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约.本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性.通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的.
高维混料模型的LASSO变量选择
【摘 要】
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变量选择是统计建模中重要的问题.当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约.本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性.
【机 构】
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广州大学经济与统计学院,广东广州,510006
【出 处】
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数理统计与管理
【发表日期】
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2019年1期
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