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초록 회귀 모델을 구축할 때 분석가들은 종종 데이터 세트에서 다중공선성 또는 비정상 조건의 문제에 직면합니다. 이러한 경우, 큰 분산과 공분산은 부분 집합 선택 및 매개변수 추정을 어렵거나 불가능하게 만들 수 있습니다. 본 논문에서는 예측을 위한 추정 결과를 확장하는 몇 가지 접근 방식을 제시하고, 다중공선성을 고려한 예측에 유용한 이론적 결과를 검토합니다. 여러 가지 사례가 제공됩니다.
Ronald G. Askin (Thu,)이 이 질문을 연구했습니다.