超饱和设计的两阶段变量选择法

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超饱和设计是一种试验次数不足以估计所有的因子主效应的因析设计。在效应稀疏原则下,这种设计常用于在因子筛选试验中筛选活跃因子。传统的方法,例如普通的逐步回归和最优子集变量选择可能不再适用。在本文中,基于阶段降维的思想提出了一种新的变量选择方法,并采用了数据模拟和真实的例子来检验这种变量选择方法的表现,结果显示新提出的方法相对现有的多种方法在真实模型识别率、最小活跃效应识别率、活跃效应识别率均值、不活跃效应识别率均值以及模型大小方面均有较好的表现。  
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