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[期刊] 统计与决策
[作者]
肖雪梦 张应应
在进行多元回归分析时,常常会遇到多重共线性的问题,若继续采用普通最小二乘法进行回归建模,则有变量不能通过显著性检验。文章旨在对同一组数据分别用逐步回归、主成分回归以及偏最小二乘回归作建模分析,以消除自变量之间的多重共线性,并作预测分析。首先,经实证分析,发现三种方法均能有效消除自变量之间的多重共线性,使得回归模型具有很强的实际意义,且逐步回归模型对内拟合效果最好。预测发现逐步回归的预测结果却是最差,从而得出对内拟合效果最好的模型,其向外的预测能力不一定最好。而主成分回归与偏最小二乘回归的预测效果相似,偏最小二乘回归的误差要小一些,说明其向外的预测效果最好。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王惠文 朱韵华
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
关键词：
多重共线性,PLS回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖霞 伍兴国
在多元线性回归模型中,分解定理的代数式解释了一元回归系数与偏回归系数的关系,文章用几何学描述分解定理,发现是将一元回归系数按照平行四边形法则进行分解得到各自的偏回归系数。并借助分解定理分析了多重共线性的现象,发现其产生原因可能在于因变量与自变量之间的总体结构,也可能是样本选择的结果。目前一些诊断多重共线性的方法仅仅单独考虑自变量的相关性,因此这些方法基本上是不可靠的,在未区分产生的原因之前,对多重共线性的处理都是盲目的。
关键词：
多重共线性 分解定理 几何解释 变量结构
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲁茂
一、引言多重共线性(简称共线性)是多元线性回归分析中一个非常棘手的问题。共线性问题最早是由R.Frisch提出。如何消除共线性的危害,一直是回归分析的一个重点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
舒晓惠,刘建平
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨楠
[期刊] 统计与决策
[作者]
林乐义 印凡成
文章针对经典多元线性回归模型中存在的多重共线性问题,提出了一种新的基于聚类分析和因子分析的解决方法,并通过例子验证了此方法在实际应用中可以取得良好的效果。
关键词：
多重共线性 聚类分析 因子分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
李红梅 吴喜之 王涛
文章通过R软件的编程和计算,对一个帕金森病的纵向数据和一个糖尿病的横截面数据做了人工神经网络及传统参数方法的预测比较。关于第一个数据,对于训练集不同的样本量,分别运用传统的线性随机效应混合模型和神经网络做了预测,并对比标准化均方误差。发现无论是长期预测还是短期预测,线性随机效应混合模型的预测效果都显著不如神经网络。关于第二个具有多重共线性的数据,分别用岭回归、Lasso回归、适应性Lasso回归、偏最小二乘回归(PLS)、逐步回归、线性回归及神经网络方法做十折交叉验证预测对比。结果显示,神经网络在处理多重共线性数据时远远好于其他的传统参数方法,而不那么传统的PLS方法也全面优于其他几种传统方法,但远不如神经网络方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺昌政 吕欣
本文通过理论分析、数据试验以及实证研究三种途径,对GMDH与PLS两种算法解决多重共线性问题的特点进行了比较分析,发现了使用GMDH对于解决多重共线性数据建模问题的贡献,为解决多重共线性问题提供了新的途径。
关键词：
多重共线性 GMDH 偏最小二乘法
[期刊] 统计与决策
[作者]
叶天勇
一、问题的提出多元回归分析是统计分析和预测的一种重要方法,现已得到广泛的应用。但是,如果我们只注意研究因变量与自变量之间的关系,还不能完全说明经济关系的复杂性。因为,在我们所研究的问题当中,不但因变量与自变量之间存在着线性关系,而且自变量之间往往也存在着高度的线性相关,统计理论将这种现象称为多重共线性。多重共线性是多元回归分析中一类比较复杂的问题,由于它的存在,会消弱回归系数估计值的准确性和稳定性,从而给经济分析和预测带来很大的误差。本文结合我们在预测实践中所遇到的一些问题,谈谈多重共线性的检验及校正方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱钰 郑屹然 尹默
回归模型中自变量的高度相关关系导致了多重共线性的发生,传统的多重共线性检验方法不具有明确的检验标准,文章基于Farrar和Glauber提出的Bartlett统计量检验方法进行改进,解决了FG方法适用的普遍性,使该方法具有统计学上的显著意义。并且通过蒙特卡洛模拟验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
师应来
多重共线性问题探讨师应来在包含两个或两个以上解释变量的多元回归模型中，应用最小平方法的一个重要条件就是解释变量间不存在多重共线性。所谓多重共线性就是指解释变量之间存在完全的线性关系或接近的线性关系。产生多重共线性的原因很多，归纳起来大致有以下三种原因...
[期刊] 当代财经
[作者]
赵松山
本文首先分析在完全共线情况下,模型参数的不可估性;其次从变量本身性质、数据性质和参数性质等不同视角揭示多重共线性的本质属性;最后从六个侧面介绍解决多重共线性的方法以及各种方法的局限性和使用条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲁茂 贺昌政
本文指出变量间的内在联系是共线性产生的本质原因,并普遍存在于变量之间;总结分析了共线性的潜在危害、诊断方法和处理手段;共线性的诊断并不是必须的,其严重性也不等于有危害性,但现有处理方法偏离了危害性这个问题本源。本文结合文图研究,指出共线性有意义的区分是有无危害性,并提出GMDH方法能处理有害共线性问题。
关键词：
多重共线性 数据分组处理 自组织数据挖掘
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