中国计量大学学报

2000, (01)

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多元线性模型系数的主成分估计及其筛选
Estimation and Sieve of the Principal Composition of the Multivariate Linear Model Coefficient

龚乐春,郑宁国

摘要(Abstract):

在试验统计所涉及线性模型系数 β估计问题中 ,当观测值矩阵存在多重共线性 ,往往会导致通常意义下的回归分析失去实用价值 .此处提供 RMS和 AIC准则确定主成分并对模型中参数作出主成分估计 ,从而较大幅度地降低多重共线性 ,并减少了估计值的均方误差 ,用以改进试验统计中的精度

关键词(KeyWords): 主成分估计;多重共线性;筛选准则

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 龚乐春,郑宁国

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