多元统计分析线性模型主成分筛选准则研究

• 作者: 郑宁国
• 来源期刊: 沈阳航空工业学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 多元线性模型 主成分估计 准则
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 页码范围: 70-71
• 页数: 2页
• 分类号: O212
• 字数: 1804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2002.02.025

摘要

对多元统计分析线性模型中系数β估计时,如果观测值矩阵出现多重共线性,常规的最小二乘法会因均方误差太大而失效.本文的研究表明把RMS和AIC准则用作主成分评判标准,可降低多重共线性,减少均方误差,提高估计的稳定性和模型的拟合精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑宁国		41	139	7.0	8.0