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摘要:
提高产品成本估算模型精确度的关键技术是如何进行原始数据的预处理和诊断.对成本原始数据进行了时间价值和学习曲线效应的修正,并采用矩阵的奇异值分解和方差分解比诊断法进行数据的多重共线性诊断,分别采用帽子矩阵法和剔除后的t化残差进行自变量、因变量异常值诊断,用库克距离进行强影响值的诊断,保证了模型所用数据满足要求,提高了模型的精度.
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文献信息
篇名 成本估算模型的数据诊断与处理
来源期刊 计算机工程与应用 学科 经济
关键词 成本估算 数据诊断 多重共线性 异常值 强影响值
年,卷(期) 2007,(31) 所属期刊栏目 产品、研发、测试
研究方向 页码范围 106-108
页数 3页 分类号 F224.0
字数 2908字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 魏法杰 北京航空航天大学经济管理学院 104 1304 19.0 33.0
2 姚珊珊 北京航空航天大学经济管理学院 10 51 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
成本估算
数据诊断
多重共线性
异常值
强影响值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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102
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