摘要
本文研究了固定设计和随机设计下线性回归模型的选择问题,建立了两种模型通用的选择准则,该准则计算简单,并且在一定的条件下具有强相合性.
These paper studies selection problems of linear regression model under the fixed design and random design, builds up selection principles of general use to two kinds of linear models. These principles are brief in compuation and have strongly consistency under certain conditions.
出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2007年第2期227-232,共6页
Journal of Mathematics
基金
国家统计局重点课题资助项目(LX2005-01)
安徽省重点课程建设基金资助项目(200154)
关键词
随机回归模型
模型选择
最优子集
强相合性
random regression model
selection model
optimal subset
strongly consistent.
