本文關鍵詞：基于主成分分析的經(jīng)濟統(tǒng)計方法及應用　出處：《煤炭經(jīng)濟研究》2014年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 一元線性回歸 經(jīng)濟統(tǒng)計方法 主成分分析 坐標無關性

【摘要】：常用的線性回歸方法只將因變量視為隨機變量,其回歸結果隨坐標系選取的不同將發(fā)生相應改變。受統(tǒng)計分析中主成分分析法的啟發(fā),提出了一種新的具有坐標無關性的一元線性回歸方法——主成分分析法。用仿真例及實例驗證了新方法與常規(guī)的最小二乘法相比回歸系統(tǒng)偏差小,回歸精度高。主成分分析法是數(shù)值解,其計算量上的優(yōu)勢使其具有廣闊的應用前景。
[Abstract]:The commonly used linear regression methods only treat dependent variables as random variables, and the regression results will change with the selection of coordinate system, which is inspired by principal component analysis in statistical analysis. A new linear regression method with coordinate independence, principal component analysis (PCA), is proposed. Simulation examples and examples show that the new method has less deviation than the conventional least square method. The principal component analysis (PCA) is a numerical solution, which has a wide application prospect due to its advantages in computation.
【作者單位】： 河南理工大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金資助項目(51274087);國家自然科學基金面上資助項目(51104055) 河南理工大學博士基金資助項目(B2012-086)
【分類號】：F222.1
【正文快照】： 0引言線性回歸分析[1-2]是數(shù)理統(tǒng)計中最基本的研究方法之一,用以研究變量間的相關關系。在社會經(jīng)濟領域,很多變量間的關系即使在宏觀上不是線性的,在微觀上仍可近似做線性化處理。有時候通過對變量進行取對數(shù)等預處理,可以將變量間的非線性關系變換為線性關系。目前主流的統(tǒng)計

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1403788