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超饱和设计中的变量筛选
超饱和设计中的变量筛选
来源 :2003均匀试验设计学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sqm_crscd
【摘 要】
:
在工业生产和科学研究的很多领域中经常存在着因子个数多于试验次数的问题,而目前能够用在这种数据上的有效的变量筛选方法还很少.本文主要介绍了两种在现代多元统计中广泛应
【作 者】
:
彭小令
【机 构】
:
香港浸会大学数学系(香港)
【出 处】
:
2003均匀试验设计学术研讨会
【发表日期】
:
2003年11期
【关键词】
:
LASSO
SCAD
惩罚最小二乘
超饱和设计
多元统计
变量筛选
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在工业生产和科学研究的很多领域中经常存在着因子个数多于试验次数的问题,而目前能够用在这种数据上的有效的变量筛选方法还很少.本文主要介绍了两种在现代多元统计中广泛应用的变量选择方法:LASSO和SCAD,以及如何将它们应用到超饱和试验据中筛选出比较重要的因子.
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