平衡縱向數(shù)據(jù)模型的變量選擇.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩25頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、在日常生活中，經(jīng)常會遇到這樣一類數(shù)據(jù):同一個體或者受試單元在不同時間觀測若干次，即得到同一個體不同時刻的觀測，這類數(shù)據(jù)稱為縱向數(shù)據(jù).對此類數(shù)據(jù)進行處理時可以對其建立縱向數(shù)據(jù)模型利用回歸分析的方法去處理問題，進而找出影響因變量的主要因素.
　　采用縱向數(shù)據(jù)模型去處理實際問題時，自變量的選擇是首先要解決的重要問題.通常，在分析縱向數(shù)據(jù)模型時，人們根據(jù)問題本身的專業(yè)理論及有關經(jīng)驗常常把各種與因變量有關的自變量引進模型，其結果是把一些對因

2、變量影響很小的，有些甚至沒有影響的自變量也選入模型中.這樣一來，不但計算量大，而且估計和預測的精度也會下降.此外，在一些情況下，某些自變量的觀測數(shù)據(jù)獲得代價昂貴，如果這些自變量本身對因變量的影響很小或根本沒有影響，但不加選擇都引到模型中，勢必造成觀測數(shù)據(jù)收集和模型應用費用不必要的加大。因此，在縱向數(shù)據(jù)模型分析時，對進入模型的自變量作精心選擇是十分必要的。
　　本文主要工作是利用Tibshirani(1996)提出Lasso(lea

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論