GDP预测模型中的多重共线性问题

采用Frisch综合分析法,运用SAS软件包作辅助工具,解决多重共线性问题.即从最初的自变量中按照一定的准则,挑选了若干多重共线性不十分严重的自变量,进行多元线性回归拟和,建立线性回归模型,得到一个预测GDP的方程.     

基于岭回归对新疆农业经济的分析

基于使用最小二乘回归对数做统计回归时,常出现自变量之间因为多重共线性,导致模型预测失去效果的现象,其中和岭回归法是常见的用以处理多重共线性问题的方法。现以新疆农业经济数据为例,运用统计软件对数据进行实证分析,证实了这种方法消除农业经济中多重共线性的可行性,与偏最小二乘回归方法作比较,说明其实现过程和优缺点,有利于提高回归预测模型的精确性和在现实问题中更广泛的应用。     

苏州外资制造业增长因素分析模型

苏州外资制造业经济增长受众多因素影响,各因素之间存在变量的多重相关现象,一般的多元回归分析自变量之间存在较严重的多重共线性.采用偏最小二乘回归对经济增长影响因素建模分析,这样最大限度地概括了原自变量系统中的数据信息,克服了多重共线性,同时自变量对因变量具有最大的解释能力,可靠性高.     

基于因子-主成分回归分析的股价技术分析研究

介绍了回归分析中多元线性回归的理论及应用方法,并以股价技术指标为研究对象,利用spss统计分析软件,建立了短期股价变动的多元线性回归模型。同时讨论了被选为自变量的参数之间存在的多重共线性问题,并分析该问题对线性回归分析结果造成的影响。因子-主成分分析的核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。主成分分析的主要思想是:从自变量中提取出新的变量,这些变量是原变量的适当线性组合,并且互不相关,因此应用SPSS软件进行数据缩减、提取主成分,并以主成分因子为新的自变量建立主成分回归方程,消除了多重共线性对回归模型的影响。最后对不同模型的测试结果进行了比较、分析,验证了因子-主成分分析在解决实际经济问题中的有效性。     

基于岭回归和LASSO回归的安徽省财政收入影响因素分析

基于1988—2019年安徽省财政收入及相关经济指标数据,运用岭回归和LASSO回归方法,探究安徽省财政收入的影响因素.考虑到较多的自变量会造成严重的多重共线性,首先应用岭回归及LASSO回归模型降低变量间共线性的影响,然后再进行变量选择,最后对两模型进行比较分析.结果显示:相较于岭回归模型,LASSO回归模型更优.第...     

基于多重共线性的Lasso方法

多重共线性是多元线性回归分析中的一个重要问题,消除共线性的危害一直是回归分析的一个重点.就此问题介绍了一种Lasso方法,并设计了一种选择最佳模型的方法.通过实例分析,将其与常用方法进行比较,从结果可看出,Lasso回归在处理多重共线性问题上较其他方法更加有效.     

浅析多元线性回归中多重共线性问题的三种解决方法

为了解决变量之间的多重共线性问题,本文提出了三种方法：岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归首先介绍了其基本思想和主要处理步骤,并通过具体实例验证出利用三种回归方法,可以消除多重共线性所带来的影响最后,通过对结果的分析总结出三种方法的优劣。     

偏最小二乘与灰色模型组合预测城市生活需水量

为了克服普通多元回归方法用于中长期预测时自变量多重共线性对拟合模型的干扰,引入了更易于辩识系统信息与噪声的单因变量偏最小二乘回归(PLS1),同时将两次拟合等维灰数递补(DEMGM(1,1))模型用于自变量的中长期预测,建立了一套PLS1与DEMGM(1,1)组合预测方法.采用1986年—2000年某市生活用水量历史数据对该方法进行验证,预测结果表明,平均相对误差仅为1.03%.将该方法引入城市生活需水量研究,预测2005年和2010年某市生活需水量将分别达到0.92×109m3与1.1×109m3,为该市给水工程规划与决策提供了参考依据。     

基于模糊基函数变换的PLS及其在软测量中的应用

针对以往非线性偏最小二乘法(PLS)的局限性,提出了一种基于模糊基函数变换的PLS算法,用以解决非线性系统的建模问题.该方法首先通过模糊基函数变换将自变量与因变量之间的非线性关系转化为线性关系,再利用PLS算法进行回归求参,从而有效克服由于模糊基函数变换所引发的维数增加以及多重共线性,使得模型在具有较高拟合精度的同时还能有效地抑制噪声.通过仿真实验进一步验证了该方法的有效性,并将其应用于湿法冶金萃取过程组分含量软测量建模问题,得到了满意的效果.     

多重共线性问题的神经网络实例分析

通过对多重共线性问题的回归分析，引出了在MATLAB中能快速设计的神经网络－推广的回归神经网络（GRNN），并用具体实例说明了实现GRNN的方法。     

基于PLS的民航旅客满意度测评研究

简要介绍了顾客满意度的基本理论和偏最小二乘法的基本原理。根据民航企业特点给出民航旅客满意度的测评模型,并给出了一个具体例子进行理论模型的验证.计算出了旅客满意度和忠诚度等二级指标的值,对此做了简要分析。偏最小二乘法能较好地克服了各指标间的多重共线性问题,通过此方法求得的旅客满意度指数更准确、合理。     

燃气年度负荷预测的偏最小二乘回归分析法

城市燃气的年度负荷受到多种因素的影响,如能源政策、人口和国内生产总值等,各因素之间相互制约和影响,存在着严重的多重相关性,若采用普通的回归分析会使结果产生较大的偏差,而偏最小二乘回归方法能很好地解决这一问题．采用偏最小二乘回归分析法对燃气年度负荷进行拟合和预测,实例表明,该方法具有建模简单、计算结果可靠的特点,所得到的回归方程能综合分析各因素对于负荷的影响权重,具有较强的实用性．     

基于PLS的湖北省经济增长水平分析

采用新型的多元统计分析方法—偏最小二乘回归(PLS)分析方法,利用1988～2004年的统计数据对湖北省经济增长情况进行了科学的分析.分析结果表明:人口增长因素对湖北省的经济增长有阻碍作用;湖北省的进出口水平不平衡,对经济增长有很大的影响.还有一些其他因素分别对经济增长有不同程度的积极作用.     

混和稀土光谱解析方法的研究

采用偏最小二乘法及导数偏最小二乘法对一含有三种稀土与间乙酰偶氮氯磷的混和体系光谱进行剖析,结果表明偏最小二乘法及导数偏最小二乘法均适合多组份分析。在本体系中,因含有基体干扰,导数偏最小二乘法其定量、定性分析略优于偏最小二乘法。     

论偏最小二乘校正方法的稳定性

研究了多元校正方法——偏最小二乘（ＰＬＳ）在波长色散Ｘ射线荧光光谱分析中的应用，并将该法与传统的经验系数法（ＥＣＭ）进行了比较．其考察对象为一组转炉渣文献数据、一组不锈钢样和一组锌精矿样．结果表明，ＰＬＳ比ＥＣＭ准确、稳定．经分析探讨，认为其主要原因是ＰＬＳ能滤除噪音．文中建立了描述浓度和强度本质的关系式．     

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square, PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强，并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题，该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分，再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程，通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达，最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能，并与其他5种经典的回归算法对比，结果表明：DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

几乎共线性的度量问题

本文考虑回归分析和数值相关分析等领域中的向量相关性的度量问题,引进一种用于度量共线性影响的数量指标,并讨论了它的基本性质以及与病态条件数和复相关系数的关系.     

以计量化学潜因回归分析对有机合成作响应面优化的新方法(英文)

研究开发了CEDOS（Chemometrics—basedExperimentalDesignandOptimizationSystemforOrganicSynthesis，计量化学试验设计与优化有机合成系统）。它借助潜因回归算法如偏最小二乘（PLS）、主成份回归（PCR）等技术及试验设计与优化方法对有机合成进行响应面优化，获得良好结果。     

OSC-PLS方法用于渣油裂解装置的软测量建模

渣油裂解反应中,影响沥青产率的因素多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型。采用基于正交投影的正交信号校正(OSC)算法对输入变量测量数据进行预处理,剔除数据中所含的与待测变量如浓度、收率等无关的噪声信息;再实施OSC与偏最小二乘(PLS)回归相结合的OSC-PLS方法,建立渣油裂解装置沥青产率的软测量校正模型。结果显示:模型精度和稳定性较非线性方法均有显著提高,而且模型所需PLS成分数减少,模型更简洁。