本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用　出處：《煤炭經(jīng)濟(jì)研究》2014年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 一元線性回歸 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法 主成分分析 坐標(biāo)無關(guān)性

【摘要】：常用的線性回歸方法只將因變量視為隨機(jī)變量,其回歸結(jié)果隨坐標(biāo)系選取的不同將發(fā)生相應(yīng)改變。受統(tǒng)計(jì)分析中主成分分析法的啟發(fā),提出了一種新的具有坐標(biāo)無關(guān)性的一元線性回歸方法——主成分分析法。用仿真例及實(shí)例驗(yàn)證了新方法與常規(guī)的最小二乘法相比回歸系統(tǒng)偏差小,回歸精度高。主成分分析法是數(shù)值解,其計(jì)算量上的優(yōu)勢使其具有廣闊的應(yīng)用前景。
[Abstract]:The commonly used linear regression methods only treat dependent variables as random variables, and the regression results will change with the selection of coordinate system, which is inspired by principal component analysis in statistical analysis. A new linear regression method with coordinate independence, principal component analysis (PCA), is proposed. Simulation examples and examples show that the new method has less deviation than the conventional least square method. The principal component analysis (PCA) is a numerical solution, which has a wide application prospect due to its advantages in computation.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(51274087);國家自然科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目(51104055) 河南理工大學(xué)博士基金資助項(xiàng)目(B2012-086)
【分類號(hào)】：F222.1
【正文快照】： 0引言線性回歸分析[1-2]是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中最基本的研究方法之一,用以研究變量間的相關(guān)關(guān)系。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,很多變量間的關(guān)系即使在宏觀上不是線性的,在微觀上仍可近似做線性化處理。有時(shí)候通過對變量進(jìn)行取對數(shù)等預(yù)處理,可以將變量間的非線性關(guān)系變換為線性關(guān)系。目前主流的統(tǒng)計(jì)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1403788