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预测相对重要性和匹配回归参数。 (英语) Zbl 1514.62703号

摘要:预测在应用回归建模中的重要性为管理者和决策者提供了主要的操作工具。本文考虑了使用Gibson和R.Johnson(GJ)在作品中引入的、然后由Green、Carroll和DeSarbo修改并由J.Johnson进一步发展的度量来估计预测因子在回归中的重要性。这些重要指数是基于数据矩阵的正交分解的,工作表明了如何改进这种近似。使用预测重要性,还可以调整回归系数,以达到最佳数据拟合,并使其具有意义和可解释性。将结果与对多重共线性鲁棒但计算困难的Shapley值回归(SVR)进行了比较。他们表明,JJ指数对重要性估计很有帮助,但如果同时需要预测重要性和回归系数,GJ指数的表现会更好;因此,可以使用该指数(GJ)来代替SVR的计算密集型估计。结果可以很容易地通过考虑的方法进行估计,该方法在实际回归建模和分析中非常有用,尤其是对于大数据。

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62至XX 统计

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