A Stopping Rule for Variable Selection in Multiple Regression
多元回归变量选择的停止规则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用回归变量选择，未明确预测对象或所列具体计量应用。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多元回归变量选择的停止规则
- 研究问题
- 在前向逐步回归不断挑选变量的过程中，如何设置与选择机制相匹配的停止规则，减少将偶然形成的结果报告为发现？
- 方法与思路
- 作者概述一种抽样置换检验，作为前向逐步选择的停止规则，使停止判断对应变量被逐步选入的过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出以抽样置换检验决定前向选择何时停止的思路，回应选择过程可能产生统计假象的问题，未报告性能结果。
- 阅读关注点
- 应核对置换对象及可交换性条件、每一步的停止判据，以及规则如何考虑选择路径和控制所关注的错误概率。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要仅概述程序，未说明错误率保证、计算细节或实证表现。
原文摘要
Stepwise regression is a member of a class of statistical methods which may be called opportunistic. The statistician is naturally concerned that an artifact should not be reported so he needs a stopping rule that is geared to the way in which variables are selected. A sampled permutation test is outlined which offers such a stopping rule for forward stepping.