回归模型中变量选择方法比较研究开题报告
2020-07-08 21:42:07
1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)
文 献 综 述 回归模型是现代统计学中应用最为广泛的一类模型,变量选择作为模型选择的一种手段,是统计分析与推断中的重要内容, 是近年来统计分析的最主要内容之一,是大数据时代高维数据统计模型的研究基础,也是当今研究的热点课题。
在计算机技术日益强大的今天,人们越来越关注如何从海量数据中挖掘出有用信息。
统计建模是完成这类任务的有效手段之一。
剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
要研究的问题:①对回归模型中变量选择方法的研究现状及主要算法进行详细的阐述;②对数据降维算法与变量选择的最新研究进展进行简要介绍;③深入研究每种变量选择方法的基本原理和统计性质。
拟采用的研究手段:①通过自编程序或选择合适的统计软件,研究每种变量选择方法的实现过程;②利用数值模拟方法,构建不同类型数据,比较各种方法在相应数据中的优劣,给出研究结论。
剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付
您可能感兴趣的文章
- 腐败与美国各州收入不平等之间的关系:来自专家小组的协整和误差修正模型的证据外文翻译资料
- 内蒙古1962 – 2016年时间序列气候变量的变化特征外文翻译资料
- 残差修正法在季节性ARIMA电力需求预测中的应用:以中国为例外文翻译资料
- 净工资与居民消费价格指数的关系分析外文翻译资料
- 我国鸡蛋价格波动的深入研究与预测外文翻译资料
- 信赖域与线搜索技术的结合外文翻译资料
- 求解奇异非线性方程组的多点LM方法外文翻译资料
- 具有双线性和非单调发病率的关于两个菌株的流行病模型的全局稳定性分析外文翻译资料
- 寻找可伸缩的区块链结构: 工作证明与BFT复制外文翻译资料
- 网络营销中潜在成功人士的结构方程建模外文翻译资料