【摘 要】
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针对高维强相关数据的变量选择问题，本文提出了改进的变量选择方法．该方法先利用自适应弹性网方法（Aenet）在原始的强相关数据上建立模型，选出对响应变量起重作用的群组变量和独立
【基金项目】
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国家自然科学基金(40000009、11301131)
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针对高维强相关数据的变量选择问题，本文提出了改进的变量选择方法．该方法先利用自适应弹性网方法（Aenet）在原始的强相关数据上建立模型，选出对响应变量起重作用的群组变量和独立变量；再通过偏最小二乘方法（PS）对选出的变量作模型估计；最后，将两种方法得到的估计系数做线性组合，并以此系数来建立回归模型．新模型具有精度高、解释性好的优点，数值实验验证了该方法的有效性．
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