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.
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
文件大小: 278K
下载量: 40
本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/c8a13cacff2d927376e9dfbb.html