胡良平.主成分分析应用(Ⅰ)——主成分回归分析[J].四川精神卫生杂志,2018,31(2):128-132.,Application of the principal components analysis(Ⅰ) ——the principal components regression analysis[J].SICHUAN MENTAL HEALTH,2018,31(2):128-132 |
主成分分析应用(Ⅰ)——主成分回归分析 |
Application of the principal components analysis(Ⅰ) ——the principal components regression analysis |
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DOI:10.11886/j.issn.1007-3256.2018.02.008 |
中文关键词: 多重共线性 派生变量 主成分回归分析 残差方差 复相关系数 |
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基金项目:国家高技术研究发展计划课题资助 |
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本文目的是介绍主成分回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法.先对自变量进行主成分分析,然后将主成分变量视为新的自变量,再进行多重线性回归分析.通过不引入和引入派生变量以及采取不同的策略筛选自变量,可以获得多个合格的多重线性回归模型.在回归模型自由度接近相等时,基于残差方差最小、复相关系数最大为评价指标,从众多回归模型中优中选优.得出的经验为:应慎用主成分回归分析. |
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