《表6 岭回归模型结果(lambda=1 043.19)》

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拓展的贝叶斯信息准则第一轮确定惩罚系数lambda为958.95。基于此,岭回归模型选定的最具影响力因素如表5所示。在最小二乘法部分汇报标准化系数,而岭回归模型则汇报未经标准化的原始系数,因此二者在数量级上有所差别。为使惩罚项的选择更为精准,通过缩小值域在该值附近进行第二轮EBIC选择,确定惩罚系数lambda=1 043.19。相应岭回归模型变量筛选结果如表6所示。