【摘 要】
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目的探讨主成分回归模型的一种稳健估计方法。方法将稳健主成分分析方法ROBPCA(robust principal component regression)和重新加权的LTS(least trimmed squares)方法结合起
【机 构】
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南昌大学公共卫生学院流行病学教研室,山西医科大学卫生统计学教研室030001
【基金项目】
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山西省自然基金资助项目（项目编号20021104）
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目的探讨主成分回归模型的一种稳健估计方法。方法将稳健主成分分析方法ROBPCA(robust principal component regression)和重新加权的LTS(least trimmed squares)方法结合起来,同时结合实例分析,建立稳健主成分回归方程,并可以生成诊断图来诊断异常点。结果用含有异常点的原始数据得到的稳健模型,拟合效果较好。解决了主成分回归中存在异常点的问题。结论当主成分回归中存在异常点时,本文中所述的稳健主成分回归方法具有较高的稳健性,有较好的应用前景。
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