【摘 要】
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多元线性回归分析的运用重要而广泛,美中不足的是,存在多重共线性和超饱和模型两大难题。目前已有的岭回归,主成分回归,最优子集法和筛选逐步回归等方法都无法很好的解决这两
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多元线性回归分析的运用重要而广泛,美中不足的是,存在多重共线性和超饱和模型两大难题。目前已有的岭回归,主成分回归,最优子集法和筛选逐步回归等方法都无法很好的解决这两个问题。我的研究旨在对“筛选逐步回归”这一方法的饱和度惩罚函数进行改进,优化原方法的目标函数。以得到一种多元线性回归分析的好方法。本研究基于matlab平台编写程序,利用模拟数据对程序的优劣进行检测并依据模拟的结果不断改进。同时用新程序与原程序进行比较来证明新算法的优越性。最后通过对实际数据的分析来进一步验证新方法的有效性和可靠性。分析结果显示新算法得到的回归检测值与真值比较接近,敏感度和特异度均较高。而且改进后的计算效率也有了不小的提高。新算法无论在效果和效率上都较原方法优秀。
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