克里斯蒂安·加图;佩特科·亚涅夫一世。;Erricos J.Kontoghiorghes。 生成所有可能回归子模型的图形方法。 (英语) Zbl 1452.62061号 计算。统计数据分析。 52,第2期,799-815(2007). 摘要:引入了一个回归图来枚举和评估所有可能的子集回归模型。该图是回归树的推广。图的所有生成树都是最小生成树,为生成所有可能的子模型提供了最佳的计算过程。每个最小生成树都有不同的结构和特征。提出了一种改进的分枝定界算法,该算法使用回归图框架计算最佳子集模型。给出了实验结果,并与基于回归树的现有方法进行了比较。 引用于16文件 理学硕士: 62-08 统计问题的计算方法 62年5月 线性回归;混合模型 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH) 关键词:图;回归树;型号选择;组合算法 软件:电子静态学习;森斯利瓦斯塔瓦 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Gatu}等人,计算机。统计数据分析。52,第2号,799--815(2007;Zbl 1452.62061) 全文: 内政部 参考文献: [1] 贝尔斯利,D.A。;Kuh,E。;Welsch,R.E.,《回归诊断:识别影响性观测和共线性来源》(1980年),威利出版社,威利纽约·Zbl 0479.62056号 [2] 布鲁斯科,M.J。;Stahl,S.,组合数据分析中的分枝定界应用。统计与计算(2005),《施普林格:柏林施普林格》·Zbl 1093.62006年 [3] Clarke,M.R.B.,算法AS163。Givens算法,用于在不返回数据的情况下从一个线性模型移动到另一个模型,Appl。统计人员。,30, 2, 198-203 (1981) [4] 德雷珀,N.R。;Smith,H.,应用回归分析(1998),Wiley:Wiley New York·Zbl 0158.17101号 [5] Furnival,G.M。;Wilson,R.W.,《跨越式回归》,《技术计量学》,第16、4、499-511页(1974年),(再版于《技术计量经济学》第42卷(2000年)第69-79页)·Zbl 0294.62079号 [6] 加图,C。;Kontoghiorghes,E.J.,使用QR分解计算所有可能子集回归模型的并行算法,并行计算。,29, 4, 505-521 (2003) [7] 加图,C。;Kontoghiorghes,E.J.,导出子集VAR模型的有效策略,计算。管理科学。,4253-278(2005年)·Zbl 1089.62106号 [8] 加图,C。;Kontoghiorghes,E.J.,计算最佳子集回归模型的分枝定界算法,J.Comput。图形统计。,15, 139-156 (2006) [9] 加图,C。;Kontoghiorghes,E.J.,利用VAR过程衍生的置换外源数据矩阵估计所有可能的SUR模型,J.Econom。动态控制,30721-739(2006)·兹比尔1200.62106 [10] Gatu,C.,Kontoghiorghes,E.J.,Gilli,M.,Winker,P.,2006年。子集向量自回归模型选择的有效分枝定界策略。技术报告RT-2006/12-1,瑞士诺伊赫大学计算机科学系。;Gatu,C.,Kontoghiorghes,E.J.,Gilli,M.,Winker,P.,2006年。子集向量自回归模型选择的有效分枝定界策略。技术报告RT-2006/12-1,瑞士诺伊赫大学计算机科学系·Zbl 1181.62131号 [11] Golub,G.H。;Van Loan,C.F.,《矩阵计算》(1996),约翰霍普金斯大学出版社:约翰霍普金大学出版社,马里兰州巴尔的摩·Zbl 0865.65009号 [12] 哈斯蒂·T·J。;Tibshirani,R.J。;Friedman,J.,《统计学习的要素》。数据挖掘、推断和预测。Springer统计系列(2001),Springer:Springer纽约·Zbl 0973.62007号 [13] Hocking,R.R.,《线性回归中变量的分析和选择》,生物统计学,32,1-49(1976)·Zbl 0328.62042号 [14] Hocking,R.R.,线性回归方法的发展:1959-1982,技术计量学,25,3,219-230(1983)·Zbl 0515.62062号 [15] 霍金,R.R。;Leslie,R.N.,回归分析中最佳子集的选择,Technometrics,9,4,531-540(1967) [16] Hofmann,M.,Gatu,C.,Kontoghiorghes,E.J.,2006年。大规模最小二乘回归的一种有效的加行算法。技术报告RT-2006/08-1,瑞士诺伊查泰尔大学计算机科学系。;Hofmann,M.,Gatu,C.,Kontoghiorghes,E.J.,2006年。大规模最小二乘回归的一种有效的加行算法。技术报告RT-2006/08-1,瑞士诺伊赫大学计算机科学系。 [17] Hofmann,M.,Gatu,C.,Kontoghiorghes,E.J.,2007年。计算大规模问题最佳子集回归模型的有效算法。J.计算。统计师。数据分析。,出版中。;Hofmann,M.,Gatu,C.,Kontoghiorghes,E.J.,2007年。计算大规模问题最佳子集回归模型的有效算法。J.计算。统计师。数据分析。,新闻界·Zbl 1452.62497号 [18] Kontoghiorghes,E.J.,并行处理和统计专刊,计算。统计师。数据分析。,第31、4、373-516页(1999年) [19] Kontoghiorghes,E.J.,线性模型的并行算法:数值方法和估计问题。《计算经济学进展》,第15卷(2000年),Kluwer学术出版社:Kluwer学术出版社,马萨诸塞州波士顿·Zbl 0981.68176号 [20] Kontoghiorghes,E.J.(编辑),2005年。《并行计算与统计手册》,《统计学、教科书和专著》,第184卷,Marcel Dekker,纽约。;Kontoghiorghes,E.J.(编辑),2005年。并行计算和统计手册,统计学,教科书和专著,第184卷,马塞尔·德克尔,纽约。 [21] Kontoghiorghes,E.J。;Clarke,M.R.B.,删除列后QR分解的并行重新正交化,并行计算。,19, 6, 703-707 (1993) ·Zbl 0777.65025号 [22] Kontoghiorghes,E.J。;Clarke,M.R.B.,看似无关回归方程模型数值解的替代方法,计算。统计师。数据分析。,19, 4, 369-377 (1995) ·Zbl 0875.62362号 [23] Kruskal,J.B.,关于图的最短生成树和旅行推销员问题,《美国数学学会学报》,748-50(1956)·兹比尔0070.18404 [24] 拉莫特,L.R。;Hocking,R.R.,回归变量选择中的计算效率,技术计量学,12,1,83-93(1970)·Zbl 0194.50005号 [25] 劳勒,E.L。;Wood,D.E.,《分支和绑定方法:一项调查》,Oper。第14、4、699-719号决议(1966年)·Zbl 0143.42501号 [26] Miller,A.J.,回归变量子集的选择,J.Roy。统计师。《社会学杂志》,147389-425(1984)·Zbl 0584.62106号 [27] A.J.Miller,2002年。回归中的子集选择。统计学和应用概率专著。第95卷。第二版,查普曼和霍尔出版社,伦敦。;A.J.Miller,2002年。回归中的子集选择。统计学和应用概率专著。第95卷。第二版,查普曼和霍尔出版社,伦敦·Zbl 1051.62060号 [28] Prim,R.C.,《最短连接网络和一些推广》,贝尔系统技术杂志,361389-1401(1957) [29] Ridout,M.S.,算法AS 233:用于特征子集选择的改进分支定界算法,应用。统计人员。,37, 1, 139-147 (1988) [30] Searle,S.R.,线性模型(1971),Wiley:Wiley New York·Zbl 0218.62071号 [31] Seber,G.A.F.,线性回归分析(1977),Wiley:Wiley New York·Zbl 0354.62055号 [32] Sen,A。;Srivastava,M.,回归分析。理论、方法和应用。Springer Texts in Statistics(1990),Springer:Springer纽约·Zbl 0714.62057号 [33] 史密斯,D.M。;Bremner,J.M.,使用QR分解的所有可能子集回归,计算。统计师。数据分析。,7, 217-235 (1989) ·Zbl 0726.62115号 [34] Woods,H。;斯坦努尔,H.H。;Starke,H.R.,波特兰水泥成分对硬化过程中热量演变的影响,印度。工程化学。,24, 1207-1214 (1932) [35] Yanev,P。;Foschi,P。;Kontoghiorghes,E.J.,计算具有公共列的矩阵集QR分解的算法,《算法》,39,1,83-93(2004)·Zbl 1055.65042号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。