Variable Selection in Multivariate Regression : An Application of Simultaneous Test Procedures
多元回归中的变量选择：同时检验程序的应用AI 解读 ↓
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多元回归中的变量选择：同时检验程序的应用
- 研究问题
- 如何把多元一般线性模型中的同时检验程序应用于多元线性回归变量选择，并推广用于描述性回归的既有方法？
- 方法与思路
- 作者将 Gabriel 针对多元一般线性模型提出的同时检验程序用于多元回归，作为 Aitkin 变量选择技术的推广加以展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，本文给出这些同时检验程序在多元线性回归中的应用及示例，扩展此前面向描述性回归的变量选择程序。
- 阅读关注点
- 应核对同时检验涉及的假设族、错误率控制及变量选择规则，并了解描述性用途与其他用途对程序解释的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；具体检验程序、分布假设和选择性能未说明，不能据此声称具有预测优势或因果识别能力。
原文摘要
Summary Simultaneous procedures for variable selection in multiple linear regression have recently been given by Aitkin. One of these procedures, proposed for the case when the regression equation is to be used for descriptive purposes, is an application of each of a number of simultaneous procedures concerned with the multivariate general linear model and given by Gabriel with applications in the manova context. The applications of Gabriel's procedures to multivariate linear regression are presented here and illustrated as generalizations of Aitkin's technique.