关系

关系:线性模型中回归因子的相对重要性。relaimpa提供了几种用于评估线性模型中相对重要性的指标。这些可以打印、打印和引导。推荐的度量是lmg,它将模型解释的方差分解为非负贡献。有一个版本的这个软件包,另外提供了一个新的,也是推荐的指标称为pmvd。如果您是非美国用户,您可以从Ulrike Groempings网站下载此扩展版本。


zbMATH中的参考文献(参考 21篇文章 引用,1标准件)

显示第1到第20个结果,共21个。
按年份排序(引用)
  1. Alam,M.Jahangir:资本错配:周期性和来源(2020)
  2. Crager,Michael R.:绝对标准化危险比的扩展和与解释的变化和可变重要性测量的联系(2020年)
  3. 钱,乔治;马赫迪,亚当:生物医学科学中的敏感性分析方法(2020)
  4. Colini Baldeschi,Riccardo;Scarsini,Marco;Vaccari,Stefano:方差分配和Shapley值(2018)
  5. Marković,Dušan:授予专利总数的科学和经济因素评估(2018年)
  6. 叶成龙、杨成龙、杨毅、杨玉红:高维线性回归的稀疏导向重要性学习(2018)
  7. Owen,Art B.;Prieur,Clémentine:关于衡量依赖输入重要性的Shapley值(2017)
  8. Teisseyre,Paweł;Kłopotek,Robert A.;Mielniczuk,Jan:使用\texttrpackage\texttregsm进行高维回归的随机子空间方法(2016)
  9. Lipovetsky,Stan;Conklin,W.Michael:预测相对重要性和匹配回归参数(2015年)
  10. Mielniczuk,Jan;Teisseyre,Paweł:在线性回归中使用随机子空间方法进行预测和变量重要性评估(2014)
  11. Ortmann,Karl Michael:乘法模型中的合作价值(2013)
  12. Huettner,Frank;Sunder,Marco:根据Shapley和Owen值分解拟合优度的公理化论据(2012)
  13. Zahran,Sammy;Long,Michael A.;Berry,Kenneth J.:多重相关的顺序不敏感划分的预测敏感性度量(2012)
  14. Pintér,Miklós:回归游戏(2011)
  15. Waller,Niels G.:多元回归中的增强几何(2011)
  16. Bornhorst,Fabian;Ichino,Andrea;Kirchkamp,Oliver;Schlag,Karl H.;Winter,Eyal:建立信任时的异同:文化的作用(2010)
  17. Grömping,Ulrike;Landau,Sabine:不调整Shapley值回归中的系数(2010)
  18. Ulrike Grömping:使用R的线性等式和不等式约束进行推理:ic.infer包(2010)不是zbMATH
  19. Retzer,J.J.;Soofi,E.S.;Soyer,R.:预测因子的信息重要性:概念、度量、贝叶斯推理和应用(2009)
  20. Waller,Niels G.:多元回归中的可替代权重(2008)