The first set (Table I) features a

The first set (Table I) features a true model with three predictor variables, where each variable has the same influence on the response. The sample size is 20. SICf, greatly outperforms SIC: SICf correctly chooses the true model 98.1% of the time, compared to a 78.8% correct selection rate for SIC. Note that SICf, does not exhibit the same tendency as SIC to choose models which have too many predictor variables.

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第一组（表I）具有一个带有三个预测变量的真实模型，其中每个变量对响应的影响相同。样本大小为20。SICf大大优于SIC：SICf正确选择真实模型的时间为98.1％，而SIC的正确选择率为78.8％。注意，选择具有太多预测变量的模型时，SICf不会表现出与SIC相同的趋势。

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第一组（表 I）具有具有三个预测变量的真实模型，其中每个变量对响应的影响相同。样本大小为 20。SICf，大大优于SIC：SICf正确选择真实模型的时间98.1%，相比之下，78.8%的正确选择率为SIC。请注意，SICf 与 SIC 选择不具有太多预测变量的模型的趋势并不相同。

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第一组（表一）的特点是一个真实的模型有三个预测变量，其中每个变量对反应有相同的影响。样本量为20。SICf的性能大大优于SIC:SICf在98.1%的时间内正确选择了真实模型，而SIC的正确选择率为78.8%。注意，SICf并不像SIC那样倾向于选择预测变量过多的模型。<br>

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