稳健主成分回归及其医学应用

• 作者: 刘伟新 郭东星
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 学科: 医学
• 关键词: ROBPCA法 重新加权的LTS估计 稳健主成分回归 异常点诊断
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 22-25
• 分类号: R1
• 字数: 3675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2011.01.007

摘要

目的 探讨主成分回归模型的一种稳健估计方法.方法 将稳健主成分分析方法ROBPCA(robust principal component regression)和重新加权的LTS（least trimmed squares）方法结合起来,同时结合实例分析,建立稳健主成分回归方程,并可以生成诊断图来诊断异常点.结果 用含有异常点的原始数据得到的稳健模型,拟合效果较好.解决了主成分回归中存在异常点的问题.结论 当主成分回归中存在异常点时,本文中所述的稳健主成分回归方法具有较高的稳健性,有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭东星	山西医科大学卫生统计学教研室	36	163	6.0	11.0
2	刘伟新	南昌大学公共卫生学院流行病学教研室	14	50	4.0	5.0