Regression Updating
回归模型的增量更新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：摘要关注一般回归的数值更新算法，未提供面板、时间序列或其他所列细分的直接依据。
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…
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回归模型的增量更新
- 研究问题
- 向回归模型添加或删除观测行时，如何更新计算结果，并识别删除操作与常用更新方法中的数值风险？
- 方法与思路
- 作者给出高效且稳定的新增行程序及对应的删行程序，讨论删行问题的固有不稳定性，并提供示例与程序清单。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出回归更新程序并指出一种常用方法的数值危险；新增行的稳定性不能直接推广到删行情形。
- 阅读关注点
- 应核对更新所依赖的矩阵表示、数值稳定性的论证，以及删行在哪些数据配置下可能产生明显误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明算法步骤、复杂度或误差界，不能推断刊本变化。
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.