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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。
多元线性模型系数的主成分估计及其筛选
【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学数学系,湖州广播电视大学培训部
【出 处】
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中国计量学院学报
【发表日期】
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2000年1期
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