stepwise算法

最新推荐文章于 2023-09-21 02:08:15 发布
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本文介绍了stepwise算法在逐步回归中的应用，通过sweep变换解析了如何处理交叉矩阵，详细阐述了矩阵分解和变量扩充的过程。在算法实现部分，展示了如何在代码中调整阈值策略，并提到了Bennett不等式在其中的作用。

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原始的交叉矩阵的q行q列进行sweep变换：
原始的交叉矩阵的q行q列进行sweep变换
可以看到sweep之后，原本叉乘矩阵的位置变成了它的逆矩阵，而第一行residueSS向量的第0个元素表示的是RSSq,剩下的表示的是系数。
如果我们想将q个变量扩充成q+1个变量，可以参考下图：
sweep变换
首先将Z分解为两部分： Z=Z1+Z2 ,
Z1=(I−H)Z，Z2=HZ
其中Z1表示新加变量 Z的垂直于 s

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