岭回归方法和偏最小二乘回归方法在处理多重共线性问题的实例比较

文章介绍了处理多元线性回归模型中多重共线性问题的有偏回归方法——岭回归和偏最小二乘回归,并通过实例比较了两种方法建立的回归方程的拟合效果,而偏最小二乘回归方法相对岭回归方法要更优.     

教育与心理统计中多重共线性问题及其处理

多元线性回归分析中,自变量之间是相互独立的。在教育与心理领域中,往往不能满足此要求,而出现多重共线性问题。本文主要阐述了多重共线性的涵义、危害、诊断和处理,最后结合实例分析说明如何运用偏最小二乘回归法解决教育和心理统计中的多重共线性问题。     

利用SPSS进行主成分回归分析

利用SPSS12.0forWindows的LinearRegression,FactorAnalysis和ComputeVariable等过程,结合线性回归和主成分分析的基本原理,介绍了多重共线性诊断、主成分回归分析过程和确定最佳方程的方法。     

回归模型与VEC模型在旅游业的应用研究

根据多元线性回归模型理论,摘取安徽省近些年旅游业相关原始数据进行相关性分析,给出了多重因素下的线性回归模型,并对模型进行优化,修复了严重共线性。进一步,运用VEC模型预测安徽省旅游业的发展前景,为安徽省的旅游发展和规划提供参考。     

用Excel函数处理分光光度法实验数据

用Excel的统计函数LINEST及其它相关公式等对分光光度法实验数据进行回归分析 ,可得线性回归方程的截距a ,回归系数b ,相关系数r以及其它回归统计值和未知样的含量。方法快捷方便 ,操作简单易行 ,结果精确度高。     

我国建筑业总产值影响因素分析

改革开放以后,我国建筑业得到了快速的发展,为中国经济的持续增长做出了重要贡献.本文针对我国建筑业的发展状况,选取2002-2016年相关数据,利用E-Views软件,通过建立模型和模型的检验与调整,得出模型的应用与对策措施.希望本文有助于我国建筑业总产值的持续增长.     

线性回归中自变量相关时的方法探讨

对于自变量具有多重线性相关性的多元线性回归,文中分别用主成分回归和PLSI回归对同一适当的问题进行建模分析,得出PLSI回归优于主成分回归的结论．     

中国农业银行不良贷款率影响因素的实证分析

针对中国农业银行不良贷款率影响因素,选取了2010年6月至2016年3月我国农业银行不良贷款率、资本充足率(CAR)、国内生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI)、贷存比、拨备覆盖率(PCR)的月度数据,运用EVIEWS软件建立多元线性回归模型,并对模型进行了多重共线性、异方差、自相关检验等计量检验,得出农业银行的贷存款比率和拨备覆盖率对不良贷款率影响程度最为显著的结论。最后从不良贷款的增量防范和存量化解两方面提出了降低农业银行不良贷款率的措施建议。     

线性回归模型中的加权处理及其应用

数理统计的教材中介绍利用最小二乘法处理随机数据的非线性回归时，通常采用变量代换的方法，将其转化成线性回归模型来解决。在实际应用时，这样得到的回归方程有时并不理想。笔提出一种对误差进行加权来计算线性回归系数的方法，这种方法可以提高相关系数的可信程度。并通过在实际中的应用来证实其确实有效。     

农业投入产出变量的主成分回归分析模型

运用主成分回归分析方法,建立了关于我国农业投入产出诸变量的回归模型,同时消除了多重共线性,并且模型都达到了很高的拟合优度,体现了主成分回归分析在消除回归模型中的多重共线性的优越性.研究具有一定的实际意义,可用于对农业产出进行预测及控制.     

线性回归中的的多重共线性

多元线性回归中自变量之间的多重共线性问题在我们实际运用中很容易产生,为了解决这个问题,常用的方法是最小二乘回归.本文以根据分析结果总结出最小二乘回归对解决这一问题的缺点的不足.而偏最小二秉回归法是最小二乘法的一种改进,在变量数目巨大的情况下,如果数据中变量的个数多,偏最小二乘回归的优点更能充分的显示出来     

多重共线性的因子判别法

在多无线性回归经济计量模型中,对解释变量的多重共线性的检验目前主要是应用回归分析的方法加以处理,本文则应用因子分析法,通过分析论证解释变量的相关性与公共因子之间的内在联系,给出了检验多重共线性的一种非回归处理法——因子向量均衡载荷判别法。     

应用Excel对一元线性回归模型的分析

应用Excel的函数、图表及数据分析工具等功能,对一元线性回归模型进行分析,进而得出数据间的关系、建立回归方程,并对结果进行预测和检验,使解决实际问题的能力大大提高了。     

基于岭回归的我国农村居民消费实证研究

近年来,我国农村消费需求成为一个研究的热点问题。文章为了消除解释变量之间的多重共线性的影响,对农村居民人均消费支出与农村居民人均纯收入、人均储蓄存款、人均GDP和消费价格指数这四个影响因素进行岭回归分析。实证分析结果表明,四个影响因素均对农村居民消费需求有显著影响,对模型进一步分析得出,我国近年来消费快速上升背后最大推动力竟然是物价的持续上涨,而不是居民消费动力有很大提高,最后对实证结果给予合理的经济解释。     

江苏省建筑业增长预测及实证分析(英文)

为了把握江苏省建筑业的发展轨迹, 提出了其增长预测的多元线性回归模型. 选择影响江苏省建筑业增长的5个因素, 即建筑业固定资产K、地区生产总值GDP、房地产增加值REAV、建筑业对外输出WS和建筑安装工程投资JA作为解释变量, 使用主成分分析解决其多重共线性问题. 再选定建筑业增加值lnCAV作为被解释变量, 建立江苏省建筑业增长模型, 并用1990～2008年的统计数据检验模型预测精度. 预测结果表明: 2009～2012年江苏建筑业增加值的平均增长率将为17.65%, 同期GDP的增长率为14.16%, 江苏省建筑业未来增速快于GDP增速. 建筑业产值占GDP比重持续上升, 其支柱地位将逐步加强.     

对多重共线性的分析及其补救措施

多重共线性通常指不完全多重共线性。当两个或多个自变量之间具有很强的（但不是完全的）线性函数关系，并且这种线性关系已经显著地影响方程的估计时，就可能会产生严重的后果。本文对多重共线性进行了较为深入的分析，并提出了相应的补救措施。     

中职数学中一元线性回归模型的教学改进

一元线性回归模型是中职数学教学中的重要内容,在一元线性回归模型中,最重要的就是回归系数的取值。但在以往的教学中,关于一元回归系数的确定只是通过公式计算,没有推导过程,学生并不明白其中的含义。文章通过引入实例,采用数形结合的方法帮助学生理解一元线性回归模型的基本理论和适用方法,并利用相关软件估计回归参数,同时进行显著性检验,并通过模型进行预测,进一步检验模型的可行性,以此为一元线性回归模型的教学改进提供一定的参考。     

多重共线性的检验及对预测目标影响程度的定量分析

多重共线性是多元回归分析中一类比较复杂的问题．由于它的存在,会削弱回归系数估计值的准确性和稳定性,从而给经济分析和预测带来很大的误差．文中结合在预测实践中所遇到的一些问题,论述了多重共线性的检验和校正方法及其对预测目标影响程度的定量分析．     

IPOs上市定位预测模型研究

影响IPOs上市定位的因素包括市场环境、发行价、财务指标、股票供求关系、可操纵性、成长性预期等几个方面。根据经济计量学有关原理和方法，以2000年1月～2002年6月在上海证券交易所上市的184家IPOs为样本，借助于SPSS11．0统计软件包，采用逐步回归法(STEPWISE)，研究了IPOs的上市定位问题，建立了一个IPOs上市定位的预测模型，并对模型进行了异方差、自相关、共线性和正态性检验，对回归系数进行了显著性检验，对回归直线进行了拟合度分析，对回归方程进行了方差分析，最后对模型进行了经济学检验和实际运用。     

黑河水体COD浓度与重点污染源相关性研究

应用黑河—漯邓桥断面与4家污染源同步监测数据，分析黑河—漯邓桥断面COD浓度值(以CODH表示)与4家污染源排放废水中的COD浓度值的相关性，并分别进行一元线性回归，发现黑河—漯邓桥断面COD浓度值与银鸽集团公司排放废水中的COD浓度值(以COD Y表示)有显著相关性，得到回归方程：CODH=0．755CODY-15．36，并经相关分析和回归系数显著检验，表明在99．9％置信水平下CODH与CODY线性相关性极其显著，为有效地进行环境管理提供了技术支持。