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多元线性模型系数的主成分估计及其筛选

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【作者】 龚乐春郑宁国

【Author】 GONG Le\|chun\+1, ZHENG Ning\|guo\+2 (1.Zhejiang University,Zhejiang Hangzhou 310029,China; 2.Huzhou Radio & Television University,Zhejiang Huzhou 313000,China)

【机构】 浙江大学数学系!浙江杭州310029湖州广播电视大学培训部!浙江湖州313000

【摘要】 在试验统计所涉及线性模型系数 β估计问题中 ,当观测值矩阵存在多重共线性 ,往往会导致通常意义下的回归分析失去实用价值 .此处提供 RMS和 AIC准则确定主成分并对模型中参数作出主成分估计 ,从而较大幅度地降低多重共线性 ,并减少了估计值的均方误差 ,用以改进试验统计中的精度

【关键词】 主成分估计多重共线性筛选准则
  • 【分类号】TB11
  • 【被引频次】8
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