分享到:

回归分析中多重共线性的诊断与处理

本文讨论了几个常用于回归分析中多重共线性诊断的指标,并结合实例说明了  (本文共3页) 阅读全文>>

《周口师范学院学报》2019年02期
周口师范学院学报

回归分析中多重共线性的诊断与处理

在进行回归分析时,经常会遇到回归模型的自变量之间存在着相关关系,这就是多重共线性.当模型存在多重共线性问题,这时用最小二乘法估计参数时得到的模型...  (本文共5页) 阅读全文>>

《中国卫生统计》1970年10期
中国卫生统计

多元回归分析中多重共线性的处理

多元回归分析中多重共线性的处理天津医科大学卫生统计教研室孟庆和多元回归分析是一种应用广泛的多变量分析方...  (本文共2页) 阅读全文>>

河北联合大学
河北联合大学

基于核主成分回归的多重共线性消除问题研究

无论是在经济、工商管理、社会科学,还是在工程技术、医学、生物科学中,回归分析都是一种普遍应用的统计分析与预测技术。在回归分析中,当自变量间存在多重共线性问题时,常会导致回归系数的估计受到严重影响,估计方差扩大,回归模型的稳定性被破坏,因此消除多重共线性就是回归分析中系数估计的一个重要环节。目前常用的解决多重共线性问题的方法主要有岭回归(Ridge Regression)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR),它们都是针对线性回归中存在的多重共线性来解决的,对于现实社会中错综复杂的非线性回归中存在的共线性却很少提及。论文总结了目前解决多重共线性问题已有的研究及处理方法。介绍了核方法及核主成分回归的相关理论。从非线性的角度来考虑,提出了用核主成分回归方法来处理多重共线性问题,并给出了核主成分回归法消除共线性的的具体实施步骤。最后通过数据模拟与实证研究发现,由于核主成分回归法借鉴主成分分析的思想,各主成分之间相互正交很好地...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

多元线性回归中多重共线性问题的解决办法探讨

无论是在经济、工商管理、社会科学,还是在工程技术、医学、生物科学中,回归分析都是一种普遍应用的统计分析与预测技术。在回归分析中,当自变量之间出现多重共线性现象时,常会严重影响到参数估计,扩大模型误差,并破坏模型的稳健性,因此消除多重共线性成为回归分析中参数估计的一个重要环节。现在常用的解决多元线性回归中多重共线性的回归模型有岭回归(Ridge Regression)、主成分回归(Principal Component Regression简记为PCR)和偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression简记为PLS)。本文在已有文献的基础上,对偏最小二乘回归的基本理论、性质进行了整理、扩充;对偏最小二乘回归、普通最小二乘回归(Ordinary Least Square Regression)、岭回归及主成分回归方法进行了系统的比较;在岭回归中采用了一种基于均方误差无偏估计达到最小原则下选择岭参数的方法...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

燕山大学
燕山大学

回归模型中的几个重要改进

回归分析是统计学中很重要的一部分,其中最核心的内容是参数估计与模型的显著性检验问题。对于这些问题,文章对回归模型的检验方法、参数估计与显著性检验的矩阵表示和信息矩阵呈现病态性的诊断及治疗方法以及模型中出现多重共线性问题进行了进一步的研究和探讨,已有文献对这些问题已经给出一些基本理论和解决方法,但仍存在需要提高和改进的地方,在已有文献基础上,论文对已有理论和方法提出了几点重要补充与改进。论文分别对简单线性回归模型的显著性检验方法进行了改进,用重复观测数据进行模型拟合质量的检验;对多元线性回归模型的矩阵表示以及诊断病态矩阵的方法和消除矩阵病态性方法作了补充和改进;对线性回归模型中多重共线性问题的产生及危害进行了研究,对已有的预防和解决共线性问题的方法提出了改进。论文首先利用测定系数法分析回归平方和及残差平方和之间的关系,给出了简单线性回归模型显著性检验方法的改进。文中给出算例分析,运用SAS软件做出检验结果,证明了此方法的可行性。其...  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>