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
  
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
英文关键词:
基金项目:国家高技术研究发展计划课题资助
作者单位
胡良平 军事科学院研究生院世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会 
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中文摘要:
      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.
英文摘要:
      
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