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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
王兰会
,
,
王惠文
WANG Lan-hui
,
,
WANG Hui-wen
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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。
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