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摘要:
本文目的是介绍主成分回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法.先对自变量进行主成分分析,然后将主成分变量视为新的自变量,再进行多重线性回归分析.通过不引入和引入派生变量以及采取不同的策略筛选自变量,可以获得多个合格的多重线性回归模型.在回归模型自由度接近相等时,基于残差方差最小、复相关系数最大为评价指标,从众多回归模型中优中选优.得出的经验为:应慎用主成分回归分析.
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文献信息
篇名 主成分分析应用(Ⅰ)——主成分回归分析
来源期刊 四川精神卫生 学科 医学
关键词 多重共线性 派生变量 主成分回归分析 残差方差 复相关系数
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 科研方法专题
研究方向 页码范围 128-132
页数 5页 分类号 R195.1
字数 3267字 语种 中文
DOI 10.11886/j.issn.1007-3256.2018.02.008
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作者信息
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1 胡良平 100 170 6.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
多重共线性
派生变量
主成分回归分析
残差方差
复相关系数
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
四川精神卫生
双月刊
1007-3256
51-1457/R
大16开
四川省绵阳市剑南路东段190号
1988
chi
出版文献量(篇)
3072
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9742
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