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1.
PLS回归在消除多重共线性中的作用   总被引:10,自引:1,他引:9  
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
2.
基于PLS模型的我国服务贸易出口影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
当前全球经济竞争的重点正从货物贸易转向服务贸易,服务贸易已经成为衡量一国国际竞争力强弱的一项重要标准。而现阶段我国服务贸易虽然发展迅速,但是总体水平较低,且长期处于逆差状态。因此,科学分析影响我国服务贸易出口的相关因素,从而逐步提升我国服务贸易出口的竞争优势显得十分紧迫和必要。本文引入基于高维投影思想的非参数方法——偏最小二乘(Partia/Least Square,简称PLS)方法,以1990—2005年我国服务贸易年度统计数据为样本,建立了回归模型。拟合结果表明,PLS回归模型能有效克服样本点少且变量间多重共线性严重等问题,有助于客观准确度量和识别影响我国服务贸易出口的主要因素。本文实证结果对制定提升我国服务贸易出口竞争优势的政策具有一定意义。  相似文献
3.
偏最小二乘回归的应用效果分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了偏最小二乘回归 (PLS)的建模方法 ,比较了PLS与普通最小二乘回归 (OLS)及主成分回归的应用效果 ,并总结了PLS回归的基本特点 .  相似文献
4.
克服线性回归模型中设计矩阵的复共线性,主要有三种方法:追加数据,自变量选择和非最小二乘法,本文研究追加数据在减少条件数中的作用,我们的研究表明,在可能情况下适当地选择追加数据,设计矩阵的条件指数可以被减少.我们用在回归最优设计中广泛被研究过的Gaylor-Merrill数据说明了本文理论结果的实用意义.  相似文献
5.
克服线性回归模型中设计矩阵的复共线性,主要有三种方法追加数据自变量选择和非量小二乘法,本文研究追加数据在减少条件数中的作用,我们的研究表明,在可能情况下适当地选择追加数据,设计矩阵的条件指数可以被减少。我们用在回归最优设计中广泛初研Gaylor-Merrill数据说明了本文理论结果的实用意义。  相似文献
6.
为探讨食品摄入量及胃癌死亡率与中国部分城市之间的关系,用对应分析方法对食品摄入量及胃癌死亡率与中国部分城市之间的关系进行分析.对应分析将8个城市16项食品摄入量及胃癌死亡率分成四个点群:点群族I城市包括上海、南京、苏州,食品包括大米、豆制品、绿色蔬菜、咸菜、猪肉、鱼虾类、绽粉类;点群族II城市包括北京、天津、西安,食品包括面粉、浅色蔬菜、水果、乳类、植物油;点群族III城市包括长春,食品包括干豆类、蛋类;点群族IV城市包括沈阳,食品包括薯类.说明中国部分城市与胃癌死亡率存在地区性差异,饮食中应减少精制米类及食盐的摄入,而增加面类和植物油的摄入.  相似文献
7.
岭估计是解决多元线性回归多重共线性问题的有效方法,是有偏的压缩估计。与普通最小二乘估计相比,岭估计可以降低参数估计的均方误差,但是却增大残差平方和,拟合效果变差。本文提出一种基于泛岭估计对岭估计过度压缩的改进方法,可以改进岭估计的拟合效果,减小岭估计残差平方和的增加幅度。  相似文献
8.
胡 倩  胡 尧  刘 伟 《经济数学》2020,(4):123-129
应用主成分估计方法,对Logistic回归模型进行参数估计,并消除多重共线性影响.首先选取了累计贡献率达到85%以上的6个主成分,对因变量进行主成分估计,然后挑选出冠心病患者发病的主要影响因素,最后得到了因变量(冠心病发病)与6个主要影响因素(血压(sbp)、累计烟草量(tobacco)、低密度脂蛋白胆固醇(ldl)、心脏病家族史(famhist)、型表现(typea)和发病年龄(age))的回归模型.根据结果可知,心脏病家族史是导致心脏病发病最大的一个原因,它是一个不可控因素;在可控因素中,累计烟草量对冠心病发病的影响最大,因此建议患者应该控制烟草摄入量,以保证病情的稳定性.  相似文献
9.
张巍巍 《经济数学》2020,(4):159-163
研究随机约束条件下半参数变系数部分线性模型的参数估计问题,当回归模型线性部分变量存在多重共线性时,基于Profile最小二乘方法、s-K估计和加权混合估计构造参数向量的加权随机约束s-K估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于s-K估计和加权混合估计的充要条件,最后通过蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本性质.  相似文献
10.
近年来周口市住宅商品房价格持续上涨,引起了社会各界的关注.为了研究周口市住宅商品房价格的影响因素和未来走势,提出了一种基于灰色理论和多元线性回归分析的房价预测模型.首先,利用灰色关联度分析选取出对周口市住宅房价影响较大的因素.然后,通过进行统计检验和修正多重共线性,建立一个修正的多元线性回归预测模型.最后,在采用灰色GM(1,1)预测模型预测出所选取影响因素的新的时间序列值的基础上,再进行回归分析,预测出2017-2020年周口市住宅商品房平均销售价格.可见,未来几年内周口市住宅商品房价格仍会呈逐年快速上涨趋势,但增速不会越过25%的合理水平.  相似文献
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