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线性回归模型中变量选择方法综述
  • ISSN号：1002-1566
  • 期刊名称：数理统计与管理
  • 时间：0
  • 页码：615-627
  • 分类：O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构：[1]北京工业大学应用数理学院,北京100124, [2]北京工业大学实验学院,北京101101
  • 相关基金：北京市自然科学基金（1072003）; 国家自然科学基金（10971007）
  • 相关项目：复杂模型的变量选择及其在流行病学中的应用
作者： 王大荣|张忠占|WANG Da-rong~1 ZHANG Zhong-zhan~1 (1.Department of|
关键词： 子集选择, 系数压缩, AIC, Lasso, SCAD, subset selection, coefficient shrinkage, AIC, Lasso, SCAD
中文摘要：

变量选择是统计分析与推断中的重要内容,也是当今研究的热点课题。本文系统介绍了线性回归模型中变量选择的研究概况和最新进展,并指出了有待进一步研究的问题。

英文摘要：

Variable selection is fundamental to statistical modeling and inference.This paper reviews the general developments of variable selection and some of the key progress in linear regression context.

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期刊信息
  • 《数理统计与管理》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国现场统计研究会
  • 主编：程维虎
  • 地址：中国科学院应用教学所内
  • 邮编：100190
  • 邮箱：sltj@amt.ac.cn
  • 电话：010-62651341
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-1566
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2242/O1
  • 邮发代号:82-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:13661