基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法

• 作者: 王惠文 郭丽娟
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: Gram-Schmidt过程 多项式回归 多重相关性
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 页码范围: 1349-1352
• 页数: 4页
• 分类号: O212
• 字数: 3628字
• 语种: 中文

摘要

多项式回归模型是一种常用的非线性回归方法.由于在多项式回归模型中,自变量之间往往存在较强的相关关系,采用普通最小二乘回归方法来估计回归系数会存在较大的计算误差.为了提高多项式回归模型的预测准确性和可靠性,提出一种基于Gram-Schmidt过程进行多项式回归的建模方法,可以实现自变量集合的正交化,克服自变量集合多重共线对回归建模的不良影响,从而有效地运用最小二乘建立回归模型.同时可以进行信息筛选有效选取对因变量有显著解释作用的自变量,排除自变量中的冗余信息.采用仿真数据分析,检验了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王惠文	北京航空航天大学经济管理学院	114	1064	19.0	29.0
2	郭丽娟	北京航空航天大学经济管理学院	2	5	1.0	2.0