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A variable selection proposal for multiple linear regression analysis

机译：多元线性回归分析的变量选择建议

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Variable selection in multiple linear regression models is considered. It is shown that for the special case of orthogonal predictor variables, an adaptive pre-test-type procedure proposed by Venter and Steel [Simultaneous selection and estimation for the some zeros family of normal models, J. Statist. Comput. Simul. 45 (1993), pp. 129-146] is almost equivalent to least angle regression, proposed by Kfron et al. [Least angle regression, Ann. Stat. 32 (2004), pp. 407-499]. A new adaptive pre-test-type procedure is proposed, which extends the procedure of Venter and Steel to the general non-orthogonal case in a multiple linear regression analysis. This new procedure is based on a likelihood ratio test where the critical value is determined data-dependently. A practical illustration and results from a simulation study arc presented.
机译：考虑了多个线性回归模型中的变量选择。结果表明，对于正交预测变量的特殊情况，由Venter和Steel提出了一种自适应的预测试类型程序[对正常模型的一些零点族进行同步选择和估计，J。Statist。计算同谋45（1993），第129-146页]几乎等同于Kfron等人提出的最小角度回归。 [最小角度回归，安。统计32（2004），第407-499页]。提出了一种新的自适应预测式程序，该程序在多元线性回归分析中将Venter和Steel的程序扩展到一般的非正交情况。此新程序基于似然比测试，其中临界值取决于数据。给出了一个实用的插图和仿真研究的结果。

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