一般化最小二乗法の実践的変数選択法とその応用
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概要
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統計学的な判定基準のみならず非統計学的な条件も導入した一般化最小二乗法の第j番目最良サブセット問題を定式化する。非統計学的な条件とは、応用研究が関連している分野の科学的な知識、自然の論理や常識であり、統計学的な判定基準とは、t検定、タービン・ワトソン系列相関テスト、絶対値による相対誤差テスト、転回点テスト及び適合度テストである。統計学的な判定基準の使用は、撹乱項の共分散行列の性質に依存する。第1番目から第J番目最良サブセット問題をコンピューターの1回の稼働で解く為に、種々の技術的な工夫がなされる。J=1かJ>1かは、研究者(ユーザー)が上記以外の判定基準や条件を必要とするかどうか、また、研究者が。上記の判定基準や条件のパラメーターの適切な値を知っているかどうかに依存する。もしJ=1なら、。第1番目最良サブセットを一般化最小二乗法の変数選択問題の実践的な解と見做す。他方、 J>1なら、J個の最良なサブセットの中から、相互比較により、または、新しい判定基準や条件に照して選ばれた最終的に最良なサブセットを一般化最小二乗法の変数選択問題の実践的な解と見傲す。一本一本方程式を推定し、アウトプットを出して吟味している現行の方法で一日かかる推定作業でも、この方法で数秒(CPUタイム)で行うことが出来る。この変数選択法は、エクスパート・システムOEPPで使うことが出来る。
- 社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会の論文
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