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3回歸分析方法總結(jié)全面-文庫(kù)吧資料

2025-08-09 13:51本頁(yè)面

　　

【正文】 1xt 1+……+βsxt s+ut，例 =f（ yt1， yt2， … ， x2t， x3t， … ），滯后的因變量（內(nèi)生變量）作為解釋變量出現(xiàn)在方程的右端。），使得：=k（ xi， x）采用不同的函數(shù)作為 svm的核函數(shù) k（ xi， x），可以實(shí)現(xiàn)多種從輸入空間到特征空間的非線性映射形式第 3 頁(yè) 共 5 頁(yè) 嶺回歸嶺回歸分析是一種專用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計(jì)回歸方法，實(shí)質(zhì)上是一種改良的最小二乘估計(jì)法，通過(guò)放棄最小二乘法的無(wú)偏性，以損失部分信息、降低精度為代價(jià)獲得回歸系數(shù)更為符合實(shí)際、更可靠的回歸方法，對(duì)病態(tài)數(shù)據(jù)的耐受性遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于最小二乘法。核回歸核函數(shù)回歸的最初始想法是用非參數(shù)方法來(lái)估計(jì)離散觀測(cè)情況下的概率密度函數(shù)（ pdf）。第 2 頁(yè) 共 5 頁(yè) 支持向量回歸能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題。普通最小二乘回歸方法在自變量間存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)會(huì)失效。偏最小二乘法之所以被稱為第二

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