林业试验统计中多元回归模型变量子集合选择问题的研究

回归分析是最常用的林业试验统计方法,林业试验统计中的数学模型构造和模型外推通常采用回归分析方法解决。在多元回归分析应用中,如何选择合适的自变量(解释变量)确定最佳变量子集合,是建立回归模型的关键。选择合适的变量来建立回归方程数学模型,不是一件很容易的事。因为在多元回归模型中,有p个变量X_1,X_2,…,X_p来解释变量Y,而变量X_1,X_2,…,X_p之间存在着相关关系,即线性关系或近似线性关系,会给回归系数估计值带来不合理的解释。由此可见,要得到一个稳定的,可靠的回归模型,变量子集合的选择十分重要。