岭回归和核主成分回归在消除共线性中的实证分析及比较

来源 :数学理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：uouopolo

【摘要】

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检测和解决多元回归分析中的多重共线性问题具有重要意义.本文采用岭回归(RR)和核主成分回归(KCPR)对同一数据进行回归分析,使用方差膨胀因子(VIF)和条件指数(CI)作为共线性

【作者】

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姚睿刘金容刘培江王浩华

【机构】

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海南大学理学院,广东财经大学统计与数学学院

【出处】

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数学理论与应用

【发表日期】

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2019年1期

【关键词】

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多重共线性岭回归核主成分回归实证比较 Multiple collinearityRidge regressionKernel principal comp

【基金项目】

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国家自然科学基金(11901114),广州市科技创新一般项目(201904010010),广东省教育厅青年创新人才类项目(182050205909109),国家自然科学基金资助项目(11761025,11775314,31460420),海南省自然科学基金资助项目(117011),海南省教育厅高校科研资助项目(Hnky2017-12),海南大学青年基金(hdkyxj201719),海南大学科研启动

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检测和解决多元回归分析中的多重共线性问题具有重要意义.本文采用岭回归(RR)和核主成分回归(KCPR)对同一数据进行回归分析,使用方差膨胀因子(VIF)和条件指数(CI)作为共线性诊断的量度,并对回归模型结果进行比较.经过实证分析,发现这两种回归方法都能很好地消除多重共线性,总的来说核主成分回归的对内拟合效果要优于岭回归.但是这两种方法的参数选择的不同对回归模型的好坏都有巨大影响,需要进一步分析判断.

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