摘  要：變量選擇是統(tǒng)計(jì)分析與推斷的重要內(nèi)容，也是目前研究的熱點(diǎn)課題之一。本文是在 接受文獻(xiàn)一Breiman 將NNG方法用于非參數(shù)的加性模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行敘述的。這種方法不 需要遍歷所有可能的模型，尤其是當(dāng)變量個(gè)數(shù)很多時(shí)，遍歷所有可能模型的計(jì)算量非常大。 理論上，此方法具有簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)和降低計(jì)算復(fù)雜度的優(yōu)點(diǎn)。此外，它能有效地給出與目標(biāo) 變量密切相關(guān)的重要過程變量且預(yù)測(cè)精度較高。 關(guān)鍵詞：變量選擇   系數(shù)壓縮法   NNG   交叉驗(yàn)證法 Abstract: Variable selection is an impo[登陸后可查看全文]