基于施密特过程的变量筛选及其在森林覆盖率分析中的应用

基于施密特过程的变量筛选及其在森林覆盖率分析中的应用

王兰会, , 王惠文

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王兰会, , 王惠文. 基于施密特过程的变量筛选及其在森林覆盖率分析中的应用[J]. 北京林业大学学报（社会科学版）, 2009, 8(4): 93-96.

引用本文:

王兰会, , 王惠文. 基于施密特过程的变量筛选及其在森林覆盖率分析中的应用[J]. 北京林业大学学报（社会科学版）, 2009, 8(4): 93-96.

基于施密特过程的变量筛选及其在森林覆盖率分析中的应用

1.
北京林业大学经济管理学院
2.
北京航空航天大学经济管理学院

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出版历程
- 发布日期: 2009-11-29

1.
School of Economics and Management，Beijing Forestry University，100083，P. R. China
2.
School of Economics and Management, Beijing University of Aeronautics and Astronautics， 100083，P. R. China

摘要: 在多元线性回归模型的实际应用中，因受分析人员主观判断的影响，初始选取的自变量集合往往会包含过多的变量。本文利用施密特过程提出一种新的变量筛选方法，可以选择对因变量有显著解释作用的自变量，并且将没有解释作用的信息及冗余信息有效地分解出来并排除掉。将该方法应用于森林覆盖率影响因素分析，有效地进行了变量筛选，并得到了解释性很强同时拟合优度较高的模型结果。
- 施密特过程 /
- 变量筛选 /
- 森林覆盖率
- schmidt process /
- variable selection /
- forest coverage

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