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Sélection de variables en régression linéaire multidimensionnelle

Marcel Vallée
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Marcel Vallée

Résumé du colloque

Le problème de la sélection de variables en RLM consiste à extraire une sous-matrice Z de la matrice X du modèle traditionnel Y=Xβ+ε de façon à expliquer raisonnablement les données. Nous présenterons un algorithme de sélection de variables de type "Forward" basé sur l'optimisation du coefficient de corrélation vectoriel: L R(Y,Xβ) où β est une solution des équations normales. Nous examinerons en dernier lieu l'adaptation de cet algorithme à des problèmes de grande taille et la stabilité numérique de la procédure suggérée.

Contexte

Section :
Mathématique et informatique
news icon Thème du colloque :
Mathématique et informatique
host icon Hôte : Université de Sherbrooke

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Titre du colloque :

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