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LASSO及其拓展方法在回归分析变量筛选中的应用

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摘要摘要多重共线性是影响回归分析结果的一个重要问题，近年来发展的LASSO方法对于筛选解释性较高的变量、处理高维数据和解决多重共线性问题具有强大的优势。该方法是在模型估计中增加了惩罚项，能将一些不必要变量的回归系数压缩为零进而从模型中剔除，达到变量筛选的目的。本文将重点介绍LASSO这一方法，并与最优子集、岭回归、自适应LASSO与弹性网络的结果进行比较，结果显示LASSO与自适应LASSO在解决自变量多重共线性问题以及增强模型解释性、预测精度方面均有较好的表现。

DOI rj8262r9j0/6910234

作者奚丽婧郭昭艳杨雪珂平智广

机构地区郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系，郑州　450001

出处《中华预防医学杂志》 2023年01期

关键词模型，统计学 LASSO 多重共线性回归分析

分类 [医药卫生][]

出版日期 2023年03月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中华预防医学杂志

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模型，统计学 LASSO 多重共线性回归分析

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