基于OPLS回歸的流通業(yè)對(duì)居民消費(fèi)影響的實(shí)證研究
【圖文】:
alComp10.99180.99180.92810.050.9281Comp200.99180.05900.050.9870人均消費(fèi)支出Comp10.99180.99180.92810.050.9281Comp200.99180.05900.050.9870在此基礎(chǔ)上,對(duì)OPLS回歸結(jié)果進(jìn)行異常點(diǎn)檢驗(yàn)。為了更好地分析結(jié)果,繪制了t1/t2平面圖和T2橢圓(圖1)。T2橢圓用于在t1/t2平面圖上觀察樣本點(diǎn)的分布情況和相關(guān)性結(jié)構(gòu),并且可以發(fā)現(xiàn)那些取值遠(yuǎn)離樣本點(diǎn)集合平均水平的特異點(diǎn)。從圖1可以看出,樣本點(diǎn)均分布在橢圓內(nèi),不存在特異點(diǎn)。因此,模型的擬合效果比較理想,不需要進(jìn)行改動(dòng)和重新擬合。圖1t1/t2平面圖和T2橢圓圖由于在正交偏最小二乘回歸中采用成分提取的方式進(jìn)行建模,因此可以用t1/u1平面圖(圖2)來判斷自變量集和因變量之間的關(guān)系。從圖2中可以明顯地看出,自變量集與因變量存在線性關(guān)系,這說明我們所設(shè)定的線性回歸模型形式是合理的。圖2t1/u1平面圖由于反映因變量的u1與反映自變量集的t1呈明顯的線性關(guān)系,接下來,,可以建立線性回歸模型。利用所提取的OPLS成分,計(jì)算出在提取兩個(gè)潛在因子時(shí)的正交偏最小二乘估計(jì)量,通過估計(jì)值以及數(shù)據(jù)整理,可以得到標(biāo)準(zhǔn)化正交偏最小二乘法回歸方程:LnY=29.7773+0.2379LnX1+0.2211LnX2+0.2152LnX3+0.1412LnX4+0.0162LnX5+0.0414LnX6+0.0050LnX7+0.2322LnSR+εt(2)此外,可以在回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上計(jì)算出各個(gè)·25·
燦糜讜崠1/t2平面圖上觀察樣本點(diǎn)的分布情況和相關(guān)性結(jié)構(gòu),并且可以發(fā)現(xiàn)那些取值遠(yuǎn)離樣本點(diǎn)集合平均水平的特異點(diǎn)。從圖1可以看出,樣本點(diǎn)均分布在橢圓內(nèi),不存在特異點(diǎn)。因此,模型的擬合效果比較理想,不需要進(jìn)行改動(dòng)和重新擬合。圖1t1/t2平面圖和T2橢圓圖由于在正交偏最小二乘回歸中采用成分提取的方式進(jìn)行建模,因此可以用t1/u1平面圖(圖2)來判斷自變量集和因變量之間的關(guān)系。從圖2中可以明顯地看出,自變量集與因變量存在線性關(guān)系,這說明我們所設(shè)定的線性回歸模型形式是合理的。圖2t1/u1平面圖由于反映因變量的u1與反映自變量集的t1呈明顯的線性關(guān)系,接下來,可以建立線性回歸模型。利用所提取的OPLS成分,計(jì)算出在提取兩個(gè)潛在因子時(shí)的正交偏最小二乘估計(jì)量,通過估計(jì)值以及數(shù)據(jù)整理,可以得到標(biāo)準(zhǔn)化正交偏最小二乘法回歸方程:LnY=29.7773+0.2379LnX1+0.2211LnX2+0.2152LnX3+0.1412LnX4+0.0162LnX5+0.0414LnX6+0.0050LnX7+0.2322LnSR+εt(2)此外,可以在回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上計(jì)算出各個(gè)·25·
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2565402
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