第6章多重共線性的情形及其處理(參考版)
2024-10-21 13:09本頁面
【正文】 6. 6 本章小結(jié)與評注 233222323221111))()(())(( )(xxxxxxxxxxL?????????????1)(211)()(2)()( 3322233222 ???????????? ??? xxxxxxxx )))(()(( )))((( ))((2322223322223232221112?????????????????????LLxxxxxxxxxxxxxxxxL?? LLLr同理 r13= 。 6. 6 本章小結(jié)與評注 當解釋變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)很大時 ,可以斷定自變量間存在著嚴重的多重共線性；但是一個回歸方程存在嚴重的多重共線性時 ,解釋變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)不一定很大。 167。得到 123 4 51 2 . 4 6 4 0 . 0 0 0 0 3 7 1 4 0 . 0 0 0 0 5 8 3 1 0 .0 0 0 0 0 9 3 9 4 0 .0 1 0 2 2 0 .0 0 0 1 9 5 7F a c to r x xx x x? ? ? ?? ? ?123 4 52 8 . 4 2 6 0 . 0 0 0 0 2 6 7 2 0 . 0 0 0 0 3 3 3 2 0 .0 0 0 0 8 8 5 1 0 .0 0 9 7 0 8 0 .0 0 0 1 1 0 5F a c to r x xx x x? ? ? ?? ? ?167。 167。 主成分回歸 F a c t o r 1 F a c t o r 2 F a c t o r 3 F a c t o r 4 F a c t o r 5 1 . 2 8 9 4 0 . 2 7 4 5 8 0 . 4 2 4 5 6 1 . 3 5 5 9 6 1 . 1 5 4 6 6 1 . 0 5 1 0 9 0 . 2 7 7 1 3 0 . 2 8 1 8 8 1 . 0 4 7 8 6 1 . 0 0 2 5 0 . 5 7 4 3 2 0 . 0 8 4 1 6 0 . 0 0 1 3 2 0 . 8 8 4 6 0 . 3 1 5 3 9 0 . 2 7 8 7 8 0 . 6 1 9 8 8 0 . 8 8 5 5 9 0 . 7 9 6 6 4 0 . 0 6 4 4 1 0 . 8 2 0 4 7 0 . 2 4 7 3 1 1 . 1 4 3 1 1 0 . 6 7 6 9 5 0 . 6 0 4 0 4 0 . 9 9 4 8 1 0 . 3 8 2 7 9 0 . 2 3 5 0 7 0 . 4 7 2 7 3 0 . 9 4 9 8 5 0 . 9 2 1 2 7 0 . 0 5 6 0 3 0 . 6 4 2 5 1 0 . 2 3 3 7 9 1 . 0 7 4 8 9 0 . 1 0 7 5 1 0 . 1 9 9 2 8 0 . 5 6 8 3 5 0 . 0 5 0 8 7 0 . 7 2 6 8 9 0 . 9 2 1 3 3 1 . 3 8 8 1 3 1 . 0 2 7 6 9 0 . 2 3 4 0 3 0 . 9 8 3 2 3 0 . 8 5 6 2 2 . 1 0 8 9 0 . 0 6 7 5 8 0 . 5 9 4 5 5 1 . 8 3 5 4 5 1 . 1 1 9 7 4 0 . 8 3 2 7 5 1 . 6 1 6 4 4 0 . 5 8 0 7 9 0 . 8 0 7 7 8 0 . 8 1 0 1 7 2 . 1 5 2 8 3 1 . 3 8 7 0 8 0 . 5 8 7 6 2 0 . 8 4 9 2 4 1 . 1 7 6 0 1 0 . 8 1 8 9 8 1 . 5 1 2 7 3 0 . 9 0 7 3 3 0 . 9 9 2 3 1 2 . 0 5 1 5 1 0 . 5 6 8 8 3 0 . 1 9 3 4 2 1 . 4 8 3 1 5 1 . 0 2 1 3 1 . 2 8 8 6 6 1 . 1 8 0 5 3 0 . 0 3 6 3 2 . 1 7 4 6 8 0 . 7 6 1 9 1 . 1 9 8 7 3 0 . 0 8 9 0 3 1 . 1 2 0 9 8 167。 *()???r X X167。 主成分回歸 主成分分析（ Principal Components Analysis,簡記為 PCA）是多元統(tǒng)計分析的一個基本方法，是對數(shù)據(jù)做一個正交旋轉(zhuǎn)變換，也就是對原有變量做一些線性變換，變換后的變量是正交的。 消除多重共線性的方法 三、回歸系數(shù)的有偏估計 消除多重共線性對回歸模型的影響是近 30年來統(tǒng)計學家們關(guān)注的熱點課題之一 ,除以上方法被人們應用外 ,統(tǒng)計學家還致力于改進古典的最小二乘法 ,提出以采用有偏估計為代價來提高估計量穩(wěn)定性的方法 ,如： 嶺回歸法 主成分回歸法 偏最小二乘法等。 消除多重共線性的方法 二、增大樣本容量 例如 , 由（ ）式和（ ）式 1121221 )1()?v a r (Lr????2221222 )1()?v a r (Lr???? 可以看到 ,在 r12固定不變時，當樣本容量 n增大時 ,L11和 L22都會增大，兩個方差均可減小，從而減弱了多重共線性對回歸方程的影響。 消除多重共線性的方法 C o e f f i c i e n t s6 9 5 . 0 3 9 2 6 4 . 5 2 5 2 . 6 2 7 . 0 2 4 5 . 2 5 7 E 0 2 . 0 4 2 . 2 3 3 1 . 2 6 2 . 2 3 3 . 0 1 3 7 7 . 5 4 6 1 . 1 7 0 E 0 2 . 0 0 3 . 1 3 4 4 . 2 0 7 . 0 0 1 . 4 3 1 2 . 3 1 93 2 . 0 3 7 4 . 9 5 1
教學課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1