需要金幣:![]() ![]() |
資料包括:完整論文 | ![]() |
![]() |
轉(zhuǎn)換比率:金額 X 10=金幣數(shù)量, 例100元=1000金幣 | 論文字數(shù):9755 | ![]() | |
折扣與優(yōu)惠:團購最低可5折優(yōu)惠 - 了解詳情 | 論文格式:Word格式(*.doc) | ![]() |
摘要: 在回歸分析中,自變量之間如果存在多重共線性,則會出現(xiàn)許多問題,常常會使模型缺乏穩(wěn)定性,不易判斷每個解釋變量的單獨影響,使模型的誤差增加,參數(shù)估計受到影響等。 本文在研究回歸模型中共線性問題的研究方法的同時,還會列舉出解決共線性問題的方法,比如:主成分回歸分析、嶺回歸等方法。本文通過實例來說明各種方法的優(yōu)劣勢,比較各種方法的特點,使之更好地應用于實際問題。本文在已有文獻的基礎上,對嶺回歸參數(shù)k值進行了說明,還利用spss軟件對每個方法分別輸出。 通過實例可看出,處理多重共線性問題時,要注意對特殊點的分析和其對數(shù)據(jù)的影響。嶺回歸和主成分回歸方法都各有優(yōu)勢,但不管用哪種方法,都要結合實際來分析。
關鍵詞:回歸模型;多重共線性;主成分回歸;嶺回歸
目錄 摘要 Abstract 1背景-1 2線性回歸模型的簡介-2 2.1線性回歸模型的簡介-2 2.1.1線性回歸模型的原理-2 2.1.2回歸系數(shù)的估計-2 2.1.3顯著性檢驗-2 3處理多重共線性的幾種方法-3 3.1多重共線性的含義及原因-3 3.1.1多重共線性的含義-3 3.1.2多重共線性形成的原因-3 3.1.3多重共線性的影響及危害-4 3.2多重共線性的經(jīng)驗式診斷方法-5 3.3處理多重共線性的經(jīng)驗式方法-5 3.3.1將一些相關的自變量從模型中剔除-5 3.3.2改變解釋變量的形式-6 3.3.3增加樣本信息量-6 3.4主成分回歸分析-6 3.4.1主成分回歸分析基本原理-6 3.4.2主成分回歸分析的基本思想-6 3.4.3步驟-6 3.5嶺回歸-7 3.5.1嶺回歸背景-7 3.5.2嶺回歸基本原理-7 3.5.3嶺參數(shù)k的選擇方法-7 3.5.4嶺回歸性質(zhì)-8 4實例研究及兩種方法比較-9 4.1主成分回歸-9 4.2嶺回歸-13 4.3兩種方法比較-15 結 論-17 參 考 文 獻-18 致 謝-19 |