Subset Selection Problems for Variances with Applications to Regression Analysis
方差的子集选择问题及其回归分析应用AI 解读 ↓
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方差的子集选择问题及其回归分析应用
- 研究问题
- 当待比较的方差彼此相关时，如何进行子集选择，并将该程序用于回归问题中解释变量集合的选择？
- 方法与思路
- 作者提出针对相关方差的子集选择程序，重点讨论渐近情形，并说明其在回归解释变量集合选择中的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是相关方差的子集选择程序及一项回归应用，未进一步说明选择准则、最优性定义或具体效果。
- 阅读关注点
- 应核对方差估计之间的相关结构、子集选择目标、渐近保证，以及回归应用中最佳变量集合的定义与所需条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要非常简短，未说明程序细节、误选控制或有限样本表现，不能评价选择可靠性。
原文摘要
This article presents a subset selection procedure for correlated variances with emphasis on the asymptotic case. An application to selecting the best set of independent variables in a regression problem is given.