【摘 要】
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在社会、经济、技术等许多领域的数据分析中,成分数据(compositional data)是一种应用十分广泛的数据类型,可以被用来反映诸如投资结构、产业结构、居民消费结构等问题.将成
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,法国高等商学院
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金资助项目(70125003);国家自然科学基金资助项目(70371007)
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在社会、经济、技术等许多领域的数据分析中,成分数据(compositional data)是一种应用十分广泛的数据类型,可以被用来反映诸如投资结构、产业结构、居民消费结构等问题.将成分数据的logratio变换方法与偏最小二乘路径分析相结合,提出在因变量是成分数据,而与之相关的若干个自变量也都是成分数据的情况下,建立了多元线性回归模型的方法.该建模方法可以满足成分数据的定和约束,克服成分数据中完全多重共线性对建模的不良影响,并且突出成分数据主题含义在建模中的作用和意义.作为案例,应用所提出的方法,采用北京市三类产业的投资、GDP以及就业的结构数据,建立了三者之间的回归模型,进一步说明了多元成分数据回归建模的工作过程及其应用价值.
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