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基于多元回归理论的油液光谱分析诊断方法
利用多元回归理论对光谱数据建立了多元回归诊断模型,并且建立了回归方程以及回归系数的检验方法,给出了异常磨损的界限值,最后通过诊断实例证明了该模型有一定的应用价值.
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军械工程学院火炮工程系,河北,石家庄,050003
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万方数据电子出版社多元分析中的多重共线性及其处理方法--《中国卫生统计》2012年04期
多元分析中的多重共线性及其处理方法
【摘要】：正在医学领域研究中,变量间存在多重共线性的现象十分普遍,其结果可能导致治疗效果或暴露因素作用的估计产生偏性。研究者常常通过调整某些协变量或混杂因素来调整变量间的多重共线性,以评价某些
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：O212.4【正文快照】：
在医学领域研究中,变量间存在多重共线性的现象十分普遍,其结果可能导致治疗效果或暴露因素作用的估计产生偏性。研究者常常通过调整某些协变量或混杂因素来调整变量间的多重共线性,以评价某些治疗方法或暴露因素与疾病间的关系〔1-2〕。但这样不仅会损失掉信息,而且某些混杂
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京公网安备75号浅析多元线性回归中多重共线性问题的三种解决方法--《科技信息》2009年28期
浅析多元线性回归中多重共线性问题的三种解决方法
【摘要】：为了解决变量之间的多重共线性问题,本文提出了三种方法:岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归。首先介绍了其基本思想和主要处理步骤,并通过具体实例验证出利用三种回归方法,可以消除多重共线性所带来的影响。最后,通过对结果的分析总结出三种方法的优劣。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：O212.1【正文快照】：
在多元线性回归分析中,变量的多重相关性会严重影响到参数估计,增大模型误差,并破坏模型的稳健性。由于多重共线性问题在实际应用中普遍存在,并且危害严重,因此设法消除多重性的不良影响无疑具有巨大的价值。常用的解决多元线性回归中多重共线问题的回归模型主要有主成分回归
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