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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李驊軒
研究生(外文):Hua-hsuan Lee
論文名稱:迴歸樹方法中變數選取能力之比較
論文名稱(外文):Selection Bias in Regression Trees
指導教授:史玉山史玉山引用關係
指導教授(外文):Yu-shan Shih
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:統計科學所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:26
中文關鍵詞:不偏性選取偏誤
外文關鍵詞:unbiasedselection bias
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本文主要討論RPART, PARTY和GUIDE這三個迴歸樹方法在應變數和自變數相關時, 三個方法對於變數的選取能力是否會因為模型的不同而有所差異. 整體而言, GUIDE表現最好.
GUIDE is specifically designed to eliminate variable bias, a problem that can undermine the reliability of inferences from a tree structure.
Previous algorithms are not unbiased.
[1] 導論
[2] 方法介紹
[3] 模擬實驗
[4] 模擬結果
[5] 結論
L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth, Belmont.

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