确定不同时期的回归模型转移

如何解决确定不同时期的回归模型转移

给出一组 K 个自变量X = (x1,x2,...,xk)和一个因变量y，我尝试运行逐步回归模型以找到最佳的变量集描述y。总数据点的长度为n，因此y的大小为n x 1，而X的大小为n x k。例如，如果x1,x3,x6，则最佳变量集可能是k = 10，因此模型可以是y = 0.25 * x1 + 0.30 * x3 + 0.50 * x6 + e。

虽然模型使用完整的数据点(n)进行工作，但有时我还是想看看y与不同时间子集中的自变量之间的关系，因为在子时期{ {1}}可能不是最佳模型。例如，x1,x6，因此第一个日期是2015年9月，最后一个日期是2020年8月。我想知道最佳因素集在2015年9月至2018年8月或从2018年8月至2020年8月期间是否发生变化。

我想知道解决这种问题的算法是什么。

谢谢。