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摘要:
偏最小二乘回归是通过一组自变量来预测一个或一组因变量的统计方法.但在很多情况下用于建模的样本点由于种种原因会出现一些异常情况,这些异常点和其他样本点之间都存在着很大的偏差.异常点的存在对所建立的模型和真实模型就有很大的偏差.基于这一问题本文通过构造统计量对所给的样本点进行选择,剔除对模型的构造有很大影响力的样本异常点,从而获得一个相对合理的样本空间.在相对合理的样本空间中采用偏最小二秉回归建立模型.运用MATLAB编程,通过一个实例说明在对于异常点剔除后的样本空间中建立模型的精确程度有了很大的提高.
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文献信息
篇名 异常点检测后的偏最小二乘回归模型
来源期刊 科学技术与工程 学科 数学
关键词 统计量 异常点检测 偏最小二乘回归 MATLAB
年,卷(期) 2011,(19) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 4556-4558
页数 分类号 O241.21
字数 1580字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.19.036
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1 王艳 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计量
异常点检测
偏最小二乘回归
MATLAB
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相关学者/机构
期刊影响力
科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
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