文献

J-GLOBAL ID：201702210080091928   整理番号：17A1485022

副産物リサンプリングに基づく変数選択法としての影響点の検出【Powered by NICT】

Detection of influential points as a byproduct of resampling-based variable selection procedures

著者 (4件)： De Bin Riccardo (Department of Mathematics, University of Oslo, Postboks 1053 Blindern, 0316, Oslo, Norway) ,  De Bin Riccardo (Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology, University of Munich, Germany) ,  Boulesteix Anne-Laure (Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology, University of Munich, Germany) ,  Sauerbrei Willi (Institute for Medical Biometry and Statistics, Faculty of Medicine and Medical Center, University of Freiburg, Germany)
資料名： Computational Statistics & Data Analysis  (Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 116  ページ： 19-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0911A  ISSN： 0167-9473  CODEN： CSDADW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多変数回帰モデルを導く場合には,影響力のある点は,深刻な問題を引き起こす可能性がある。このような点をチェックする新しい方法を,可変包接マトリックスに基づく,リサンプリングベース変数選択手順の結果を要約するための簡単な方法を提案した。可変包接マトリックスは,可変(カラム)は,元のデータ(例えば,ブートストラップサンプルまたはサブサンプル)から生成された擬似試料(列)にフィットさせた回帰モデルに含まれているかどうかを報告した。を用いた変数選択安定性を研究するために,モデル平均予測因子と他の研究における重みを導出した。変数選択を中心に,特定の観測の存在は,変数の選択に影響を及ぼすかどうか理解を可能にする。可変包接マトリックスから,実際に,各変数の包含周波数(I周波数)は,特異的な観察を含む擬試料(すなわち,列)でのみ計算できる。手順は,各観測について繰り返すとき,I周波数の分布,箱ひげ図で可視化を通した影響点,またはGrubbs試験により確認することができた。前者の場合には異常値と観測への後者の点で重要な結果は,特定の変数の選択に,したがって,最終的に選択したモデルに影響を及ぼす。この新しいアプローチは,二つの実データ例で説明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *回帰モデル ,  可視化 ,  異常値 ,  ブートストラップ ,  周波数
準シソーラス用語： 予測因子 ,  多変量 ,  *変数選択 ,  *リサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ブートストラップ ,  Grubbs’試験 ,  包接頻度 ,  モデル平均化 ,  異常値 ,  サブサンプリング

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 副産物 ,  リサンプリング ,  変数選択