Abstract
考慮在線性迴歸中變數選取的問題, 有關母體迴歸係數的估計會有二種型 式: 一是用子模型所得最小平方估計式, 一是用全模型所得最小平方估計 式。迴歸分析的最佳模型選擇是指選取某些自變數的組合使得這個子模型 是某個判斷準則下的最佳選擇。模式的選取在迴歸分析上一直是個很重要 的課題,而其中最為大家所熟悉的選取程序便是逐步迴歸, 這個程序於選 取變數的過程是由邊際的觀點來逐一選入變數或刪除變數;這樣的程序在 遇到有很多區域最佳解(local optimal)的大規模問題時極易困於區域最 佳解而結束變數選取的工作。線性迴歸中的變數選擇,可以產生另一個子 問題：固定變數數目以後的最佳模型選擇,又稱做最佳子模型(optimal subset)問題。最佳子模型問題之所以產生，多少是因為一般問題的沒有 滿意的解答,所以才去解決比較小的相關問題,如我們可以用問題本身的其 他非統計知識事先刪除一些變數。模擬迴火法發展至今已被證明能有效地 解決具有許多大量變數的選取問題,因此我們利用此法來解決線性迴歸中 模式選取問題,本論文將討論模擬迴火法的模擬結果,並報告線性迴歸中子 模型選取的判斷準則的一些觀察。