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Vol. 10 No. 1 (January 2021)
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一类改进广义岭估计的实例研究
Improved Generalized Ridge Regression and Its Application
DOI:
10.12677/AAM.2021.101011
,
PDF
,
被引量
作者:
刘金灵
:云南财经大学统计与数学学院,云南 昆明
关键词:
多重共线性
;
改进广义岭估计
;
异常值处理
;
修正参数
;
Multicollinearity
;
Improved Generalized Ridge Regression
;
Outlier Handling
;
Correction Parameters
摘要:
本文对广义岭回归方法进行了改进,并在真实数据中进行了实例验证。改进广义岭估计主要对广义岭估计在线性回归模型中当存在若干较大异常值影响模型精度的情况进行了修正,加入适当的修正参数,使模型达到对数据更精确的拟合以及预测作用,并对中俄贸易数据进行了实例验证。
Abstract:
In this paper, the generalized ridge regression method is improved and verified by real data. The improved generalized ridge regression mainly corrects the generalized ridge estimation in the linear regression model when there are some large outliers that affect the accuracy of the model. Appropriate correction parameters are added to make the model achieve more accurate data fitting and prediction effects. Finally, we verified it in trade data.
文章引用:
刘金灵. 一类改进广义岭估计的实例研究[J]. 应用数学进展, 2021, 10(1): 92-97.
https://doi.org/10.12677/AAM.2021.101011
参考文献
[1]
游扬声, 王新洲, 刘星. 广义岭估计的直接解法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2002, 27(2): 175-178.
[2]
叶松林, 朱建军. 矩阵奇异值分解与广义岭估计及其在测量中的应用[J]. 中国有色金属学报, 1998(1): 160-164.
[3]
薛美玉, 梁飞豹. 广义岭估计参数的迭代算法[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2002, 30(2): 167-171.
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