Regression Updating
回归模型的更新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：摘要讨论通用回归计算与数值稳定性，未涉及所列领域中的特定数据结构或经济问题，故不作细分归类。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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回归模型的更新
- 研究问题
- 回归模型增加或删除观测行时，如何更新计算结果，并处理删除操作固有的不稳定性及常用方法的数值风险？
- 方法与思路
- 作者提出向回归模型添加观测行的高效、稳定程序及对应的删除程序，并通过实例和程序清单说明实现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所给程序支持回归模型的增删更新，并讨论删除问题的固有不稳定性，指出一种常用方法的数值危险。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对更新与删除程序的具体步骤、稳定性的分析依据，以及示例如何体现常用方法的数值风险。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明算法细节、误差界和运行成本，不能推断其他版本的变化。
原文摘要
An efficient, stable procedure for adding rows to a regression model is given, along with a corresponding procedure for deleting a row. The inherent instability of the latter problem is discussed. The numerical dangers of a commonly used method are pointed out. An example and listings are included.