首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
本文采用PLS回归方法,对中国部分沿海及内陆城市的经济发展进行比较分析,观察两类城市经济变量间的相互关系,并建立了多因变量对多自变量的PLS回归模型  相似文献   

2.
PLS回归在消除多重共线性中的作用   总被引:12,自引:1,他引:11  
本文详细阐述了解释变量的多重共线性在回归建模与分析中的危害作用,并指出目前常用的几种消除多重线性影响的方法,以及它们的不足之处。本文结合实证研究指出:利用一种新的建模思路—PLS回归,可以更好地消除多重共线性对建模准确性与可靠性所带来的影响  相似文献   

3.
张玲 《大学数学》2006,22(3):55-59
建立了水库决策变量与其影响因素间的多层递阶回归分析模型.实际应用中,该方法集多层递阶和回归分析两者的优点,既能体现高相关因子在预测模型中的重要作用,同时对时变系统又具有较强的适应性.  相似文献   

4.
基于信息熵和回归分析的信用风险评估研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一。本利用信息熵与传统的统计回归对比分析的方法,对信用信息数据库中的逻辑变量进行了数值化处理,在完成属性筛选的基础上,建立多元回归模型来实现对客户特征的评估。实证研究表明,这种数值化的处理方法是可行的,利用该方法评估和预测可能发生的信用风险是有实用价值的。  相似文献   

5.
多个变量分类和综合的多元分析方法(非线性复杂系统的综合技术VI)吴国富,项静恬(中科院应用数学研究所)2.2多个变且分类和综合的多元分析方法设{ytj},j=1,2,…,J,t=1,2,…,N为某系统的J组观测变量(输入或输出),序列长度为N构成观测...  相似文献   

6.
本文计算并给出连续抽样方案CSP-V的三类特性参数,与AOQL相应的PL值,与操作特性值0.1相应的极限质量水平LQ值,以及与AQL,LQ相应的中止概率P1,P2等。还讨论了在CSP-V方案中以中止规则[R]代替现行中止规则[S]的可能性。  相似文献   

7.
在用SAS软件分析数据时,必须先将数据输入SAS系统并形成SAS数据集。原始数据可嵌放在程序内部,也可以从外部文件读入。数据集由变量及其观测结果组成。一个新的数据集被建立后,可将其内容或有关的信息输出,以便查看所建立的数据集是否符合要求。SAS数据集有临时性与永久性之分。对以后还要重复使用的数据,最好建立永久性的数据集。  相似文献   

8.
传统的马田系统主要用于分类与诊断.将马田系统作为一种综合评价方法进行研究,分别研究了有基准空间和无基准空间两种情形下的马田系统综合评价方法及步骤.针对传统马田系统变量筛选存在的缺陷,构建多目标规划模型进行评价指标筛选,采用遗传算法求解模型.通过两个实际案例,将马田系统综合评价方法与一些常用的综合评价方法对比研究,结果表明,马田系统可以筛选评价指标和避免指标赋权问题,是一种实用且有效的综合评价方法.  相似文献   

9.
本文采用Meta方法,对当前有关人民币实际汇率失调程度的研究成果的差异性进行系统分析。首先通过对现有的研究文献进行筛选,确定效应量,进行异质性检验;其次进行Meta回归,以检验研究文献的结论产生差异的原因。分析结果显示,应用不同的变量对人民币均衡汇率水平的估计,会对实际汇率失调程度产生大小不等的和方向各异的影响。进而通过一定的统计技术论证了影响人民币均衡汇率水平的各变量的作用。  相似文献   

10.
财务报告舞弊行为对广大投资者的切身利益造成巨大损害,如何高效识别财务报告中的舞弊行为已成为目前研究的热点.在对已有的财务报告舞弊识别模型分析的基础上,提出一种基于稀疏组Lasso-logistic回归的识别模型,并通过选取近8年间180家上市公司年报数据作为样本,综合财务及非财务指标,从盈利能力、营运能力、偿债能力、治理结构等方面设计了15组29个解释变量使用该模型进行了实证研究.结果证明,与以往的向前Logistic回归、Lasso-logistic回归和组Lasso-logistic回归等模型相比,稀疏组Lasso-logistic回归识别模型不但具备良好的变量筛选能力而且可以获得更好的识别效果,具有较高的应用价值.  相似文献   

11.
偏最小二乘回归方法(PLS)在短期气候预测中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
对广西88个站冬季(12月、1月和2月)各月平均气温距平场作自然正交展开(EOF分解),选取累积方差贡献超过90%的前3个主成分作为预报量.从前期平均大气环流场和海温场中查找预报因子,对这些初选因子用偏最小二乘回归方法(PLS)进行信息筛选和成分提取,用提取的新综合变量(又称成分)作预报因子,分别建立各月平均气温前3个主成分的回归预报方程.经独立样本预报试验证明,偏最小二乘回归方法具备良好的因子信息提取能力,其预报建模方法对冬季月平均气温预报具有较好的预测效果.  相似文献   

12.
偏最小二乘回归方法的局限性及改进算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了偏最小二乘回归中的一类不适用情况,并从理论上分析,实例上验证,给出了针对这种情况的一种改进算法,从而拓宽了偏最小二乘回归的使用范围.  相似文献   

13.
一类小样本的统计方法建模及其可视化   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一类高维小样本数据,利用统计方法的非参数检验与偏最小二乘回归(PLS)构造小样本预测模型,实现基于Wilcoxon秩和检验的变量选择与基于PLS的变量压缩降维.并通过DNA序列分类问题实现基于统计方法的小样本数据建模与可视化,计算结果表明方法对小样本具有可行性、有效性.  相似文献   

14.
系统的PLS方法在满意度实证研究中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
满意度模型实证研究包括系统性方法和非系统性方法.系统性方法更有效地反映因果关系的有机联系,它包括PLS和SEM两种方法.本文在用方程系统表达满意度模型的基础上,说明PLS方法的基本原理,然后对一个具体的满意度模型在SEM方法失效的情况下,运用系统的PLS方法进行实证研究.结果表明,在SEM方法无法得到实证结果的情况下,PLS给出了很有价值的结论.  相似文献   

15.
本文首先介绍非线性半参数回归中常用的补偿最小二乘法,然后基于先验信息将其转化成对此问题的虚拟观测,用虚拟观测与原观测联合,按常规的最小二乘方法求解.最后运用的实例计算结果表明,虚拟观测方法计算的结果一般优于常规的补偿最小二乘结果,基本上可达到理论上的最优解.  相似文献   

16.
多元成分数据的对数衬度偏最小二乘通径分析模型   总被引:2,自引:1,他引:1  
本文研究多元成分数据的路径关联关系的建模问题,提出多元成分数据的对数衬度PLS通径分析模型.将中心化对数比变换与PLS通径分析方法相结合建立模型,其主要优势在于:①PLS通径分析模型对数据没有严格的分布假设要求,特别适于成分数据这类分布复杂的数据建模;②成分数据中心化对数比变换后的变量完全多重相关,PLS方法能够有效解决这一问题;③PLS通径分析模型特别适于多元成分数据这类具有层次关系的数据结构的建模,通过结构模型揭示多元成分数据之间的整体性路径关联关系,通过测量模型揭示成分数据与其成分分量之间的构成关系.更重要的是,本文的方法研究遵循成分数据所特有的代数基本理论,推导出模型的成分数据对数衬度隐变量的表达形式,从理论上证明了该建模方法的科学合理性.最后,将本方法用于北京市三次产业的投资结构、GDP结构、就业结构的路径关联关系的分析中,通过实证研究验证模型的可行性和应用价值.  相似文献   

17.
为了对上市公司财务报表中的大量财务指标进行综合认识和评价,本文提出利用偏最小二乘(PLS)通径分析方法建立综合评价指标,该指标可以最大程度的综合各原始指标的信息,并且还可以利用其对各组原始指标所反映的不同隐变量信息进行研究.本文以证券市场上钢铁板块的22个上市公司公布的财务数据为例,利用PLS通径分析模型建立了一个综合评价指标,并用其对各上市公司进行了排名,得到了与实际情况十分吻合的结果.  相似文献   

18.
Fractional wavelet transform (FWT) is a powerful tool in order to extract largest analytical information from the spectral bands. For the above reason, the combined applications of fractional wavelet transform with principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) calibrations are performed for the quantitative analysis of a pharmaceutical mixture containing trimethoprim (TMP) and sulphamethoxazole (SMX). One interesting example of complex pharmaceutical mixture is given by the multi-component pharmaceutical sample having constant matrix content. In this study, the absorption spectra of the related compounds and their samples were processed by fractional wavelet transform. In the following procedure, FWT-coefficients obtained in the above step are used to construct the PCR and PLS calibrations. These hybrid mathematical approaches are denoted as FWT-PCR and FWT-PLS calibrations. FWT-PCR and FWT-PLS obtained by using the FWT-coefficients for the quantitative analysis of TMP and SMX gives the higher accurate and precise results than classical PCR and PLS based on the use of the original absorbance values.  相似文献   

19.
PLS and dimension reduction for classification   总被引:2,自引:0,他引:2  
Barker and Rayens (J Chemometrics 17:166–173, 2003) offered convincing arguments that partial least squares (PLS) is to be preferred over principal components analysis (PCA) when discrimination is the goal and dimension reduction is required, since at least with PLS as the dimension reduction tool, information involving group separation is directly involved in the structure extraction. In this paper the basic results in Barker and Rayens (J Chemometrics 17:166–173, 2003) are reviewed and some of their ideas and comparisons are illustrated on a real data set, something which Barker and Rayens did not do. More importantly, new results are introduced, including a formal proof for the superiority of PLS over PCA in the two-group case, as well as new connections between PLS for discrimination and an extended class of PLS-like techniques known as “oriented PLS” (OrPLS). In the latter case, a particularly simple subclass of OrPLS procedures, when used to achieve the dimension reduction, is shown to always produce a lower misclassification rate than when “ordinary” PLS is used for the same purpose.  相似文献   

20.
The aim of this paper is twofold. In the first part, we recapitulate the main results regarding the shrinkage properties of partial least squares (PLS) regression. In particular, we give an alternative proof of the shape of the PLS shrinkage factors. It is well known that some of the factors are >1. We discuss in detail the effect of shrinkage factors for the mean squared error of linear estimators and argue that we cannot extend the results to PLS directly, as it is nonlinear. In the second part, we investigate the effect of shrinkage factors empirically. In particular, we point out that experiments on simulated and real world data show that bounding the absolute value of the PLS shrinkage factors by 1 seems to leads to a lower mean squared error.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号