【摘 要】
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基于哑变量线性变换,结合BIC提出一种渐近相合的探测Logistic回归模型中顺序类别解释变量的伪分类方法,并给出了相应的伪分类筛选算法。通过建立定理严格证明该方法所得到的
【机 构】
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西南交通大学数学学院,西南财经大学统计学院,爱思瑟国际学校
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目“经济大数据分析的理论、方法及应用研究”(72033002),中央高校基本科研业务费专项资金资助“理科培育—高维时间序列预测的理论及应用研究”(2682020ZT113)
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基于哑变量线性变换,结合BIC提出一种渐近相合的探测Logistic回归模型中顺序类别解释变量的伪分类方法,并给出了相应的伪分类筛选算法。通过建立定理严格证明该方法所得到的相合性等统计性质。随后进行了统计模拟试验,并对模拟结果进行了对比,验证了所提出方法的相合性。通过中学生体质测试实际数据的案例分析,对所提出方法的可行性和实用性进行了验证,数据分析结果显示,该方法能够有效地筛选出Logistic回归模型中顺序类别解释变量的伪分类。
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