更新四岭回归和lasso回归

上午未完成：小黄书+更新四+英语单词

中午：一点半起床，到两点半英语时间

听第三部分+黄书+布置视频任务（自己写吧）+英语C+建模自学自学优化模型2+APP一定学会+大创看代码+听课+建模+美赛阅读

第三部分STATA Lasso的实例应用

导入Excel数据，注意变量，特别是自变量（x）量纲要统一

标准化方式

1. Matlab的zscore函数
2. STATA中，egen Y = std(单产)，Y为新建立的单产对应的标准化变量

 lopt表示选择使得MSPE最小的，选择项seed(520)为随机种子

我们最关心

 上表右边第一列即为Lasso所估计的变量系数。其中，除了常数项外，只有3个变量的系数为非零，而其余 变量（未出现在表中）的系数则为0.考虑到作为收缩估计量的Lasso存在偏差（bias），上表右边第2列汇报了"Post Lasso"估计量的结果，即即仅适用Lasso进行变量筛选，然后扔掉Lasso的回归系数，再对筛选出来的变量进行OLS回归。

那么什么时候使用Lasso回归？！

我们首先使用最一般的OLS对数据进行回归，然后计算方差膨胀因子VIF，如果VIF>10则说明存在多重共线性的问题，此时我们需要对变量进行筛选。

1. 判断自变量的量纲是否一样，如果不一样则首先进行标准化的预处理；
2. 对变量使用lasso回归，记录下lasso回归结果表中回归系数不为0的变量，这些变量就是最终我们要留下来的重要变量

 得到了重要变量，就完成了变量筛选，此时将重要变量视为自变量，然后进行回归，并分析回归结果即可。

十一点必须睡觉，还有十八天，以后上午一个，下午一个，建模在上下午，清风+书！

晚上学习APP制作，爬虫，视频剪辑，英语习题，建模读文章，六点到十一点 五个小时

今天的任务又没有完成，早睡，明日除夕，贴完对联再战！控制住自己，不要老玩了，脑子里总是想着玩，真的是 无志之人常立志，┭┮﹏┭┮回头是岸呗？莫急，再怎么也是失败。。。。

下面是建模的资料

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