岭回归和核主成分回归在消除共线性中的实证分析及比较

岭回归和核主成分回归在消除共线性中的实证分析及比较

论文摘要

检测和解决多元回归分析中的多重共线性问题具有重要意义.本文采用岭回归(RR)和核主成分回归(KCPR)对同一数据进行回归分析,使用方差膨胀因子(VIF)和条件指数(CI)作为共线性诊断的量度,并对回归模型结果进行比较.经过实证分析,发现这两种回归方法都能很好地消除多重共线性,总的来说核主成分回归的对内拟合效果要优于岭回归.但是这两种方法的参数选择的不同对回归模型的好坏都有巨大影响,需要进一步分析判断.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 姚睿,刘金容,刘培江,王浩华

关键词: 多重共线性,岭回归,核主成分回归,实证比较

来源: 数学理论与应用 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 海南大学理学院,广东财经大学统计与数学学院

基金: 国家自然科学基金(11901114),国家自然科学基金资助项目(11761025,11775314,31460420),广州市科技创新一般项目(201904010010),广东省教育厅青年创新人才类项目(182050205909109),海南省自然科学基金资助项目(117011),海南省教育厅高校科研资助项目(Hnky2017-12),海南大学青年基金(hdkyxj201719),海南大学科研启动基金项目(KYQD(ZR)1735)

分类号: O212.1

页码: 111-119

总页数: 9

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岭回归和核主成分回归在消除共线性中的实证分析及比较
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