【摘 要】
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变量选择是统计建模的重要环节,选择合适的变量可以对数据进行更有效的分析,从而建立更准确的模型。本文主要介绍几种变量选择的常见方法包括主成分回归、偏最小二乘方法、AI
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变量选择是统计建模的重要环节,选择合适的变量可以对数据进行更有效的分析,从而建立更准确的模型。本文主要介绍几种变量选择的常见方法包括主成分回归、偏最小二乘方法、AIC准则以及BIC准则,同时分类比较不同方法的统计共性和优缺点,明确不同方法适合的条件。最终本文归纳研究内容,并研究的最新发展方向和所面临的挑战。
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