發(fā)布時間：2017-10-21 08:47

  本文關(guān)鍵詞：基于MCMC主成分回歸分析方法的經(jīng)濟增長因素研究

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【摘要】：將MCMC算法融合到主成分回歸分析模型中,提出MCMC主成分回歸分析方法.新方法既具有有效避免解釋變量之間的多重共線性問題以及簡化回歸方程結(jié)構(gòu)的主成分回歸分析方法的優(yōu)勢,又能夠充分利用MCMC算法的融合先驗信息、模型信息及樣本似然函數(shù)的長處.將方法應(yīng)用于對嘉興市1997年至201.0年的經(jīng)濟發(fā)展指標的數(shù)據(jù)建模分析,結(jié)果表明,方法能有效克服現(xiàn)有分析方法的不足,建立預(yù)測精度更高的模型.
【作者單位】： 嘉興學(xué)院數(shù)理與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分回歸 MCMC算法 經(jīng)濟指標
【基金】：嘉興學(xué)院教改重點課題(85151316) 全國教育信息技術(shù)研究“十二五”規(guī)劃2013年度課題(136231128)
【分類號】：F224;F061.2
【正文快照】： 由于經(jīng)濟因素的各個指標之間往往具有較強相關(guān)性,在對它們進行回歸建模分析時,為提高擬合的精度,使模型更加合理,常常使用主成分回歸⑴、偏最小二乘回歸[2]、嶺回歸以及逐步回歸等方法進行處理以消除多重共線性!3】帶來的不利影響.在這些方法中主成分回歸是一種通俗易懂又易于

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 王惠文;王R，

本文編號：1072386