变量选择论文

论文摘要在经典的线性回归模型中,观测值的方差齐性是一个基本的假定.在此假定下,方可进行常规的统计推断.若方差非齐而且未知,则回归分析将会遇到诸多问题.人们发现在现实生活中,异方...

论文摘要变量选择是统计建模中的一个重要环节.为了能够全面地分析问题,人们总是尽可能地收集与研究问题相关的变量.在建模过程中,过多的变量,不仅会使模型变得复杂,而且会降低模型的解...

论文摘要本文主要对如何充分利用纵向数据的组内相关性来提高对纵向数据半参模型的估计精度以及高维数据的变量选择问题进行研究。纵向数据是对多个观测主体的响应变量和相应的多个协变量进行...

论文摘要变量选择是多元线性统计模型建立过程中一个很重要的环节,基于不同的需求,可以通过构建不同的约束来进行变量选择。本文将要介绍的LARS-Lasso算法的主要目的是筛掉一些对...

论文摘要在过去的几十年内,随着网络的日趋发达和计算机存储功能的日益强大,人们可以搜集到金融市场,基因表达,组合化学和其他许多领域内的很多大型数据集。这些数据集通常具有很高的维数...

论文摘要经验似然方法是由Owen[23]提出的，它是统计推断中非常重要的方法之一，且有许多的优点.本文讨论惩罚经验似然方法在广义线性模型下的参数估计和变量选择问题.在广义线性模...

论文摘要随着科学技术的发展,在线性回归模型中,涉及到很多变量,如果能使一些系数为零,也就达到了变量选择的目的,如果能够准确地进行变量选择,对于各个领域的发展,尤其是基因工程,都...

论文摘要属性数据分析是研究名义数据和有序数据的有效工具。在属性数据分析中,经常用对数线性模型来拟合列联表;可以用对数线性模型来分析列联表中变量之间的关联性,这是对数线性模型的一...

论文摘要本文采用Bayes方法对单指数模型进行全面分析,包括自变量选择、指数向量的估计以及用自由节点样条来拟合联系函数。所建议的Bayes方法通过逆跳MarkovchainMo...

论文摘要21世纪被誉为生命科学的世纪,仪器和分析技术快速发展,化学和生物学数据的积累呈指数级增长。然而,对于这些不断增长的海量数据,如何从中发现更多、更有价值的信息是对化学和生...

论文摘要本文作者对多元校正中的一些难点问题进行了深入的研究,提出了多种新型化学计量学算法,并将其应用于标准校正数据集的研究,另外也对化学计量学二维数据分析方法在色谱分离质量评价...

论文摘要响应变量受限制（LimitedDependentVariable（LDV））模型在计量经济学研究中有着广泛的应用,它是一种很重要的模型,而且计量经济学中许多重要的进展都...

论文摘要有机污染物定量结构-活性相关（QSAR）对于有机化合物的生态风险性评价、污染控制和预防等具有重要意义。QSAR研究常采用偏最小二乘回归分析（PLS）建立模型,以解决大量...

论文题目:变量选择方法及其在量化的构效关系（QSPR）中的应用论文类型:博士论文论文专业:概率论与数理统计作者:彭小令导师:方开泰,朱允民关键词:变量选择,拓扑特征基,块变量,...

论文题目:定量结构活性相关性研究中的新型化学计量学算法研究论文类型:博士论文论文专业:分析化学作者:申琦导师:俞汝勤,沈国励关键词:定量构效关系研究,变量选择,目标函数,粒子群...

论文题目:对应分析的数学模型论文类型:博士论文论文专业:地球探测与信息技术作者:陶凤梅导师:夏立显关键词:对应分析,主成分分析,变量选择,样品选择文献来源:吉林大学发表年度:2...

论文题目:Kriging方法在定量的分子结构与分子化学属性之间关系的建模研究论文类型:博士论文论文专业:概率论与数理统计作者:殷弘导师:胡迪鹤,方开泰关键词:最小二乘回归,主成...

本文主要研究内容作者邓余良,胡强,夏康炎,陈伟东,董春旺（2019）在《基于近红外的红茶发酵中TFs/TRs评价模型研究》一文中研究指出：基于近红外光谱和化学计量学方法,建立了...

本文主要研究内容作者洪鹏飞（2019）在《含有缺失和删失数据的转移模型分位数变量选择》一文中研究指出：在生存分析中,比例风险模型在医学领域有广泛的运用,因其具有多种优良的性质,...

本文主要研究内容作者吴登锋（2019）在《ADMM算法在高维部分线性测量误差模型推断中的应用》一文中研究指出：本文主要研究ADMM算法在高维部分线性测量误差模型参数估计和变量选...