Numerically Stable Methods for Updating Regressions
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦通用回归的数值更新与舍入误差控制，缺少对应所列经济计量细分领域的文本依据。
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…
回归更新的数值稳定方法
- 研究问题
- 在增加或删除回归变量、观测值时，如何稳定更新回归结果与方差分析所需统计量，并控制舍入误差的影响？
- 方法与思路
- 作者采用修正 Gram–Schmidt 三角分解，存储并更新正交列矩阵，通过迭代改进与重新正交化处理舍入误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出了可监测并减轻舍入误差的回归更新程序，覆盖变量和观测的增删，并提供数值结果加以展示。
- 阅读关注点
- 应核对增删操作的具体算法、正交性与误差监测准则，以及数值稳定性、存储需求和计算成本之间的权衡。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供数值误差界、实验设定或复杂度，不能判断所有设计矩阵下的表现。
原文摘要
A stable numerical procedure is presented for updating regressions, including quantities used in the analysis of variance, when regressors or observations are added or deleted. The modified Gram-Schmidt triangular factorization is used, and the matrix with orthonormal columns is stored and updated. In this way it is possible to monitor and to minimize the effects of rounding errors through the techniques of iterative refinement and reorthogonalization. Numerical results are included.