變量選擇簡介

變量選擇是指擬合多元回歸方程(包括線性和非線性)的自變量選擇、擬合判別函數(shù)的判別指標(biāo)(變量)選擇等?，F(xiàn)以擬合多元線性回歸方程來說明。是要從m個自變量中選擇m′(m′≤m)個自變量，擬合最優(yōu)或較理想的多元線性回歸方程。一般來說，m越大，m′會越小于m。擬合多元線性回歸方程的用途是由自變量解釋和預(yù)報應(yīng)變量，篩選自變量的目的是使上述兩大用途的實際效果更好：1.選擇對應(yīng)變量作最好的一組自變量。其著眼點(diǎn)是擬合回歸方程的一組自變量整體，用該組自變量應(yīng)使回歸方程擬合得最好。2.選擇對應(yīng)變量作最好解釋的主要自變量。其著眼點(diǎn)是引入回歸方程的一組自變量的每個自變量，引入回歸方程的各自變量對應(yīng)變量的作用應(yīng)有顯著性(回歸方程外的各自變量對應(yīng)變量的作用無顯著性)。

在回歸分析的實際應(yīng)用中，改進(jìn)預(yù)報效果和改進(jìn)解釋效果，研究者有時希望達(dá)到這兩個目的，有時只關(guān)心或偏重這兩個目的中的一個。變量選擇的方法分成兩大類：最優(yōu)子集回歸法著眼于選擇一組使回歸方程擬合得最好的自變量；逐步回歸法著眼于選擇對應(yīng)變量作用有顯著性的主要自變量。2100433B

選擇的控制變量要具有系統(tǒng)特性?？刂谱兞窟x擇是否正確，對系統(tǒng)的性能將有很大的影響。例如做位置控制時，系統(tǒng)輸出與設(shè)定值的誤差量就可以當(dāng)做模糊控制器的輸入變量。一般而言，可選用系統(tǒng)輸出、輸出變化量、輸出誤差、輸出誤差變化量及輸出誤差量總和等，作為模糊控制器的語言變量，具體如何選擇還有賴于工程師對于系統(tǒng)的了解及其專業(yè)知識。因此，經(jīng)驗和工程知識在選擇控制變量時扮演著相當(dāng)重要的角色。

模糊半主動控制變量選擇

選擇的控制變量要具有系統(tǒng)特性?？刂谱兞窟x擇是否正確，對系統(tǒng)的性能將有很大的影響。例如做位置控制時，系統(tǒng)輸出與設(shè)定值的誤差量就可以當(dāng)做模糊控制器的輸入變量。一般而言，可選用系統(tǒng)輸出、輸出變化量、輸出誤差、輸出誤差變化量及輸出誤差量總和等，作為模糊控制器的語言變量，具體如何選擇還有賴于工程師對于系統(tǒng)的了解及其專業(yè)知識。因此，經(jīng)驗和工程知識在選擇控制變量時扮演著相當(dāng)重要的角色。

模糊半主動控制論域分割

控制變量確定之后，接下來就是根據(jù)經(jīng)驗寫出控制規(guī)則。在做成模糊控制規(guī)則之前，首先必需對模糊控制器的輸入和輸出變量空間做模糊分割。例如輸入空間只有單一變量時，可以用三個或五個模糊集合對空間做模糊分割，劃分成三個或五個區(qū)域。輸入空間為二元變量時，采用四條模糊控制規(guī)則，可以將空間分成四個區(qū)域。模糊分割即將部分空間表示為模糊狀態(tài)，斜線部分即為對明確的領(lǐng)域。

模糊分割時各領(lǐng)域間的重疊的程度影響控制的性能；一般而言，模集合重疊的程度并沒有明確的決定方法，大都依靠模擬和實驗的調(diào)整決定分割方式，不過有些報告提出大約1/3~1/2最為理想。重疊部份的大小意味著模糊控制規(guī)則間模糊的程度，因此模糊分割是模糊控制的重要特征。

定義：在實驗中實驗者所操縱的、對被試的反應(yīng)產(chǎn)生影響的變量。（由主試選擇、控制的變量，它決定著心理或行為的變化。

例如，光的明度，聲音的響度、房間的溫度、動物的飲食量， 　比如研究反應(yīng)時，想了解聲音的強(qiáng)弱對反應(yīng)時間的影響。則聲音的強(qiáng)弱就成了自變量 　種類：作業(yè)自變量：環(huán)境自變量，被試自變量，相關(guān)變量，自變量