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摘要:
本文基于线性回归模型提出了一种新的影响度量矩阵,通过对其性质的研究及从数据加权扰动角度分析指出了其对角元比传统度量意义更加鲜明,更易识别出高杠杆点.在此基础上提出岭估计下的影响度量矩阵,进一步提出并研究了岭估计的高杠杆点度量,得到岭估计与最小二乘估计在数据加权扰动时的高杠杆影响变化程度相同的结论,并指出其比前人文献中的度量形式更加简洁.
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文献信息
篇名 线性回归诊断中的高杠杆点度量
来源期刊 工程数学学报 学科 数学
关键词 最小二乘估计 岭估计 影响分析 高杠杆点
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 123-132
页数 10页 分类号 O212.1
字数 6286字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-3085.2009.01.018
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 杨虎 重庆大学数理学院 41 419 13.0 19.0
2 邵华 重庆大学数理学院 2 16 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘估计
岭估计
影响分析
高杠杆点
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
工程数学学报
双月刊
1005-3085
61-1269/O1
16开
西安市西安交通大学数学与统计学院
1984
chi
出版文献量(篇)
2675
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4
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14669
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