【摘 要】
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该文针对样本数据建立线性模型时存在的问题,提出怎样结合样本数据特征,选择较为满意的模型.文中提出了多种有意义的设想,并作了相应的尝试.(1)在诊断反常数据过程中,提出一
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该文针对样本数据建立线性模型时存在的问题,提出怎样结合样本数据特征,选择较为满意的模型.文中提出了多种有意义的设想,并作了相应的尝试.(1)在诊断反常数据过程中,提出一种基于均方误差MSE的回归诊断方法,并通过实例与常用论断量作比较,探讨其优良性;(2)在稳健回归中,给出了单纯形算法,企图消除反常点的影响;(3)在岭估计中,研究了数据点对复共线性的影响,并提出了岭回归的一般递推算法,通过实例计算,说明该解是有用的和有效的.最后,该文给出了建立预测模型的流程框图.
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