基于成分数据的异方差模型 |
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引用本文: | 李顺勇,张娜慧,张晓琴.基于成分数据的异方差模型[J].山西大学学报(自然科学版),2016(4):549-555. |
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作者姓名: | 李顺勇 张娜慧 张晓琴 |
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作者单位: | 山西大学数学科学学院;山西大学计算机与信息技术学院 |
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摘 要: | 经典线性回归模型中,常用最小二乘法对模型中的参数进行估计,进而对模型进行预测。当模型具有异方差时,经常使用广义最小二乘法估计参数。若线性模型中的解释变量为成分数据,在异方差下,虽然可以使用广义最小二乘对参数进行估计,但是由于成分数据的定和限制及其特殊的协方差结构,会导致矩阵不可逆,从而无法估计参数。针对成分数据中的这种情况,文章借助于岭回归分析法的思想给出了一种解决方法。实例分析表明,此方法是可行的。
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关 键 词: | 线性回归模型 参数估计 成分数据 岭回归分析法 |
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