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畢業論文 線性模型中的變量選擇方法

  • 簡介:畢業論文-線性模型中的變量選擇方法,共36頁,8093字,附外文翻譯,中文摘要,變量選擇是線性回歸等模型研究中的一個重要課題,在生物統計學等領域有,廣泛的應用。將參數估計和變量選擇結合起來同時進行是目前普遍使用的方法,,特別適
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適用專業:數學與應用數學
適用年級:大學
論文編號:204840

論文簡介:

畢業論文-線性模型中的變量選擇方法,共36頁,8093字,附外文翻譯
中文摘要
變量選擇是線性回歸等模型研究中的一個重要課題,在生物統計學等領域有
廣泛的應用。將參數估計和變量選擇結合起來同時進行是目前普遍使用的方法,
特別適用于高維數據的情形,F今比較重要的方法有 Lasso,Adaptive Lasso,
SCAD,MC+和 SELO 等。除了 Lasso,MC+外,其余的方法均具有 Oracle 性質。
本文的工作是運用隨機模擬的方法在不同的情況下比較以上五種方法所得出的
結果,并從中選出較優的方法。
關鍵詞:變量選擇; 隨機模擬; Oracle 性質


目錄
第 1 章 研究背景和現狀.....1
1.1
1.2
研究背景........ 1
研究現狀........ 1
第 2 章 5 種變量選擇方法的理論基礎....3
2.1
Lasso ..... 3
2.2 SCAD.... 4
2.3
2.4
2.5
第 3 章
3.1
Adaptive Lasso........ 5
MC+ ...... 6
SELO..... 6
模擬結果的比較 .. 8
樣本量(n)與參數個數(p)的變化 ...... 9
3.1.1
3.1.2
真子模型維數低且每個變量對響應值影響大的情況 .. 9
真子模型維數高且每個變量對響應值影響小的情況 12
3.2
性噪比的改變....... 15
3.2.1
3.2.2
真子模型維數低且每個變量對響應值影響大的情況 15
真子模型維數高且每個變量對響應值影響小的情況 18
3.3
3.4
BIC 準則的選取 ... 20
結果分析...... 21
第4 章 總結和展望..23
表格索引24
參考文獻25
致 謝.....26
聲 明.....27
附錄A 外文資料的調研閱讀報告....28


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  • 畢業論文-線性模型中的變量選擇方法
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