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自身迴歸模型最佳子集之選擇

吳佩芳, WU, PEI-FANG Unknown Date (has links)
全部論文共分五章，第一章緒論，指出研究範圍及方法；第二章分析對線性迴歸式中 最佳子集之Mallows 方法；第三章探討時間數列資料之自身迴歸模型；第四章以目前 台灣實例作研究；第五章為結論。 對於一組隨機樣本，其自變數之最佳子集之選擇問題，首要乃在兩個相對子集中選擇 準則的發展，其二是降低計量的效果。本論文即著重降低計量之效果，用Mallows 的 ＣP 統計量做為比較兩迴歸式之基本準據，發展出一套程序，能以最少的計算過程判 斷出好的迴歸。 在本文中吾且將研究時間數列資料之自身迴歸模型，由Hocking 和Leslie的迴歸模型 之子集選擇方法改編，適用在自身迴歸模型，再發展一演算法，由事先固定之最大落 後期數k 而有最小殘差變異中，發現k 期落後之自身迴歸模型。此種演算法達到最小 計算效果，幾乎不必再檢核此（kκ）個可能子集，吾將再利用Akaike ′的抉擇函數 ，由２K －１個可能子集中選出最後模型。
迴歸
模型
子集
線性
隨機樣本
記量
程序
REGRESSION
MODEL
LINEAR
RANDOM-SAMPLE
PROCESS

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