| 多元线性模型系数的主成分估计及其筛选 |
| 龚乐春; 郑宁国
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| 2000-06-30
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| 发表期刊 | 中国计量学院学报
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| ISSN | 33-1147/T
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| 期号 | 01页码:89-92+88 |
| 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
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| URL | 查看原文
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| 语种 | 中文
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/130208
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| 专题 | 国家开放大学浙江分部
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| 作者单位 | 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
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| 第一作者单位 | 国家开放大学浙江分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学浙江分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
龚乐春,郑宁国. 多元线性模型系数的主成分估计及其筛选[J].
中国计量学院学报,2000(01):89-92+88.
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| APA |
龚乐春,&郑宁国.(2000).多元线性模型系数的主成分估计及其筛选.中国计量学院学报(01),89-92+88.
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| MLA |
龚乐春,et al."多元线性模型系数的主成分估计及其筛选".中国计量学院学报 .01(2000):89-92+88.
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