研究目的本研究共有兩個(gè)目的：第一，研究線性回歸模型因變量總變異（R2）在各個(gè)自變量中的分割問題（相對重要性估計(jì)）與對策理論中求解Shapley值的同構(gòu)性以及自變量相對重要性估計(jì)的前提條件（期望準(zhǔn)則），根據(jù)對策理論Shapley值對自變量所有組合中逐步引入自變量時(shí)模型的R2增加值的序列與平均值，從而建立基于Shapley值法的自變量相對性估計(jì)方法，并與幾種現(xiàn)存方法進(jìn)行比較。第二，考慮到當(dāng)自變量間存在多重共線性時(shí)，用普通最小二乘法建立的回歸模型可能不穩(wěn)定甚至是失真的，那么估計(jì)自變量相對重要性也是多余的。因此，本研究分別用實(shí)際例子及大量模擬數(shù)據(jù)探索分析乘積尺度、相對權(quán)重在偏最小二乘回歸模型中自變量相對重要性估計(jì)的應(yīng)用。研究方法對于第一個(gè)研究目的，本研究采用Shapley在1953年提出的對策理論法求解Shapley值法對自變量相對重要性進(jìn)行估計(jì)。對第二個(gè)目的，本研究采用乘積尺度法和相對權(quán)重法的思路，模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Monte Calro法進(jìn)行模擬。所有的計(jì)算結(jié)果利用SAS9.2編程實(shí)現(xiàn)。研究結(jié)果用對策理論建立的自變量相對重要性分析方法在實(shí)際數(shù)據(jù)中估計(jì)的結(jié)果和優(yōu)勢分析一致，估計(jì)結(jié)果結(jié)果均優(yōu)于傳... 

【文章來源】：寧波大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

影響血紅蛋白的自變量以不同次序進(jìn)入模型的2RFig.1R2ofvariablesindifferentorderenterthemodel

圖 2 提取不同潛在因子個(gè)數(shù)的偏最小二乘回歸系數(shù)趨勢圖 Fig.2 the standard regression coefficient tendency chart by extracting different latent variables in PLS從圖2 可以看出提取不同個(gè)數(shù)的潛在因子，回歸系數(shù)的估計(jì)發(fā)生較大地變化。表 9 偏最小二乘回歸系數(shù)及 VIP 的估計(jì) Tab.9 estimated PLS regression coefficients and VIP statistic 觀測 自變量 jβjVIP1 X10.1486 1.2811

30圖 5 樣本量 250，自變量個(gè)數(shù)從 3～8 的模擬樣本數(shù)據(jù)的偏最小二乘回歸中自變量相對重要性之和與模型總變異的差值的分布圖Fig.5 the difference between variables relative importance and model variation of the Monte Claro data of250 sample size and the number of independent variables is 3 to 8 in PLS

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]自變量相對重要性評價(jià)中優(yōu)勢分析法和相對權(quán)重法的模擬比較[J]. 伍立志,賈孝霞,沈其君,金丕煥.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2014(01)
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本文編號：3508114