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相似文献
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1.
游华 《数理统计与管理》2003,22(Z1):322-325
在经济研究中,自变量之间以及因变量存在着较严重的多重共线性,本文采用偏最小二乘回归来建立多元线性回归模型,以消除多重共线性的影响,从而得到较满意的结果.  相似文献   

2.
偏最小二乘logistic回归在鄱阳湖洪涝灾害预测中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
偏最小二乘logistic回归模型是一种新型的多元分析方法,它在自变量之间存在强多重共线性、或者当样本量偏小以及样本中有缺失值的情况下,可以较好地解决普通logistic回归模型的计算结果不稳定的问题.本文利用偏最小二乘logistic回归算法,根据鄱阳湖地区1953~1998年观测的水文数据,分析各月连续最大五天降水量和长江各月最大流量对鄱阳湖洪涝灾害的影响,建立了预测洪涝灾害程度的发生概率的判别模型.研究结果表明,偏最小二乘logistic回归模型在相关领域的研究中具有很好的适用性.  相似文献   

3.
本文通过例子介绍多元线性回归中自变量共线性的诊断以及使用 SAS/SATA( 6.12 )软件中的 REG等过程的增强功能处理回归变量共线性的一些方法。包括筛选变量法 ,岭回归分析法 ,主成分回归法和偏最小二乘回归法  相似文献   

4.
偏最小二乘回归分析在均匀设计试验建模分析中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
本文分析了目前应用一般的最小二乘法建立均匀试验数据的二次多项式回归模型时存在的局限性,提出了应用偏最小二乘法(Partial least-square,PLS)建立二次多项式回归模型的技术,并且进一步介绍了偏最小二乘回归(PLS回归)在均匀设计中的应用。作者认为,PLS回归分析建模技术将为均匀设计的更广泛应用提供有力的技术支持。  相似文献   

5.
模糊回归是在模糊系统中建立因变量与一组自变量之间关系的重要工具,以评估模糊自变量如何影响模糊响应变量的过程。当系统中出现小样本或者非列满秩设计矩阵时,模糊最小二乘法可能得出偏误估计。本文基于文献[13]中的多元线性回归模型,利用广义最大熵方法,针对模糊输入模糊输出数据,给出线性回归模型的参数估计和算法步骤。当输入或输出数据退化为清晰值时,该估计退化为清晰输入模糊输出或者模糊输入清晰输出的回归模型参数估计。本文结合模拟数据和实例数据,将广义最大熵方法与模糊最小二乘方法、岭估计方法进行比较研究,结果显示广义最大熵方法的可行性和有效性。  相似文献   

6.
最小二乘法的统计学原理及在农业试验分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在现实世界中,普遍地存在着变量之间相互联系、相互制约的关系.那么,怎样用一个简单的解析式较为准确地描述和反映变量之间的关系呢?回归分析是最好的数学工具.在回归分析中,估计回归方程经常用到普通最小二乘法.然而,最小二乘法因其抽象常常被大家所忽视,它是从误差拟合角度对回归模型进行参数估计,并在参数估计以及预测、预报等众多农业领域中得到广泛的应用.就最小二乘法的引入,原理的证明,简单的应用进行归纳和总结.探讨了最小二乘法的线性拟合,对非线性拟合作了简要的叙述,使人们对最小二乘法有更为清晰、系统、全面地认识.农业科学研究影响因素多,能产生多种现象,似乎无规律可循,但是,在一定的条件、范围内,是有一定规律可循的,在这里,采用逆向思维的方法,应用普通最小二乘法就能很好地解决这一类问题,它为农业科研分析提供了一种强有力的手段.  相似文献   

7.
在一般的线性回归模型中,自变量都被认为是没有误差的准确值。然而当所有观测变量都可能存在误差时,通常的统计方法就会产生偏差。本文利用数据分组的思想,提出分组最小二乘估计法进行参数估计,减少了参数估计的偏差。并且在只知道误差界的情况下,利用分组最小二乘能给出几种度量误差模型的相合估计。  相似文献   

8.
考虑带有测量误差的自回归模型,在不对替代变量和真实变量之间的关系做任何模型假设的情况下,借助核实数据,给出未知参数的一个基于核实与替代两方面信息的最小二乘估计量,并证得该估计量是相合估计.  相似文献   

9.
本文提出了一种新的回归模型,剔除相关性的最小二乘,它有效的克服了变量间的相关性,兼顾到变量的筛选。并与最小二乘、向后删除变量法、偏最小二乘比较分析。发现剔除相关性的最小二乘能很好的处理自变量间多重相关性,对变量进行有效的筛选,克服了回归系数反常的现象。  相似文献   

10.
应用SAS解非线性回归问题   总被引:2,自引:0,他引:2  
.应用SAS/STAT估计非线性回归模型中的参数.首先,通过变量代换,把可以线性化的非线性回归模型化为线性回归模型,并用普通最小二乘法、主成分分析法和偏最小二乘法求模型中的参数和回归模型.其次,通过改良的高斯—牛顿迭代法来估计Logistic模型和Compertz模型中的参数.  相似文献   

11.
从工程实践的需要出发,提出多元组内回归分析的模型和算法。该模型参考逐步回归的思想,将副除的自变量转变为因变量,既充分利用数据信息,又获得完整的结果。该模型克服传统多元回归模型在因变量集合不确定的情况下难以应用的不足,应用前景广阔。  相似文献   

12.
在城市水资源承载能力研究中,偏最小二乘回归方法能有效地处理自变量间多重线性相关性问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题.投影寻踪神经网络耦合模型是处理非线性问题的有力工具,而且神经网络投影寻踪耦合模型稳健性高,但不能较好地处理自变量间多重线性相关性问题.本文把这两种方法结合在一起,建立了基于偏最小二乘回归的神经网络投影寻踪耦合模型,对城市水资源承载能力进行了预测,并取得了满意效果.  相似文献   

13.
基于样条变换的:PLS非线性回归模型既吸取了样条函数分段拟合以适应任意曲线连续变化的优点,又借鉴了偏最小二乘回归方法能够有效解决自变量集合高度相关的技术.针对多元加法模型,从理论和仿真试验的角度分别验证了,对于多个独立自变量对单因变量为非线性关系的数据系统,基于样条变换的PLS回归方法不仅能够有效实现自变量对因变量的整体预测,而且能够提取各维自变量对因变量的单独非线性作用特征,从而确定数据系统内部的复杂非线性结构关系,增强了模型的可解释性.  相似文献   

14.
Testing for nonindependence among the residuals from a regression or time series model is a common approach to evaluating the adequacy of a fitted model. This idea underlies the familiar Durbin–Watson statistic, and previous works illustrate how the spatial autocorrelation among residuals can be used to test a candidate linear model. We propose here that a version of Moran's I statistic for spatial autocorrelation, applied to residuals from a fitted model, is a practical general tool for selecting model complexity under the assumption of iid additive errors. The “space” is defined by the independent variables, and the presence of significant spatial autocorrelation in residuals is evidence that a more complex model is needed to capture all of the structure in the data. An advantage of this approach is its generality, which results from the fact that no properties of the fitted model are used other than consistency. The problem of smoothing parameter selection in nonparametric regression is used to illustrate the performance of model selection based on residual spatial autocorrelation (RSA). In simulation trials comparing RSA with established selection criteria based on minimizing mean square prediction error, smooths selected by RSA exhibit fewer spurious features such as minima and maxima. In some cases, at higher noise levels, RSA smooths achieved a lower average mean square error than smooths selected by GCV. We also briefly describe a possible modification of the method for non-iid errors having short-range correlations, for example, time-series errors or spatial data. Some other potential applications are suggested, including variable selection in regression models.  相似文献   

15.
We propose Near-optimal Nonlinear Regression Trees with hyperplane splits (NNRTs) that use a polynomial prediction function in the leaf nodes, which we solve by stochastic gradient methods. On synthetic data, we show experimentally that the algorithm converges to the global optimal. We compare NNRTs, ORT-LH, Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Random Forests (RF) and XGBoost on 40 real-world datasets and show that overall NNRTs have a performance edge over all other methods.  相似文献   

16.
陈红 《大学数学》2004,20(6):105-108
用标准化变量方法,对线性回归模型的描述进行了简化,使其统计模型变得直观和容易理解.  相似文献   

17.
选择合适的变量是建立多元线性回归方程的重要问题.以减弱诸多变量之间的复共线性为目标,采用条件数分析方法选择多元回归模型的自变量.最后以西北太平洋海域2001-2011年5-7月的台风强度为研究对象,利用条件数方法建立预报方程进行预报试验,并进一步将该预报方法与逐步回归方法进行对比分析.  相似文献   

18.
PLS1回归对多变量信息的综合与筛选作用分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
王惠文,PLS1回归对多变量信息的综合与筛选作用分析,数理统计与管理,1998,17(4),46~49。本文讨论了PLS1回归对多变量系统中的信息进行综合与筛选的工作策略。通过例证分析指出,PLS1回归方法可以有效地提取对系统解释性最强的综合变量,排除重叠信息或无解释意义的信息干扰,从而较好地克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用  相似文献   

19.
Multiple linear regression (MLR) is a popular method for producing forecasts when data on relevant independent variables (or cues) is available. The accuracy of the technique in forecasting the impact on Greek TV audience shares of programmes showing sport events is compared with forecasts produced by: (1) a simple bivariate regression model, (2) three different types of artificial neural network, (3) three forms of nearest neighbour analysis and (4) human judgment. MLR was found to perform relatively poorly. The application of Theil’s bias decomposition and a Brunswik lens decomposition suggested that this was because of its inability to handle complex non-linearities in the relationship between the dependent variable and the cues and its tendency to overfit the in-sample data. Much higher accuracy was obtained from forecasts based on a simple bivariate regression model, a simple nearest neighbour procedure and from two of the types of artificial neural network.  相似文献   

20.
Multivariate polynomial regression was used to generate polynomial iterators for time series exhibiting autocorrelations. A stepwise technique was used to add and remove polynomial terms to ensure the model contained only those terms that produce a statistically significant contribution to the fit. An approach is described in which datasets are divided into three subsets for identification, estimation, and validation. This produces a parsimonious global model that is can greatly reduce the tendency towards undesirable behaviours such as overfitting or instability. The technique was found to be able to identify the nonlinear dynamic behaviour of simulated time series, as reflected in the geometry of the attractor and calculation of multiple Lyapunov exponents, even in noisy systems.

The technique was applied to times series data obtained from simulations of the Lorenz and Mackey – Glass equations with and without measurement noise. The model was also used to determine the embedding dimension of the Mackey – Glass equation.  相似文献   

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