顾及自变量与因变量误差及相关性的线性回归

发布时间：2017-10-22 04:07

  本文关键词：顾及自变量与因变量误差及相关性的线性回归

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【摘要】：提出一种顾及自变量和因变量观测误差及误差相关性的线性回归新方法,并导出了求解线性回归系数的迭代公式.以一元线性回归为例,导出了与最小二乘回归系数表达形式类似的解析解,并揭示了新方法与最小二乘方法的本质区别.此外,对于含有多个自变量的多元线性回归,给出了相应的同时考虑自变量和因变量观测误差及误差相关性的回归系数求解方法.试验表明,当自变量是非随机变量时,新方法与最小二乘方法的回归效果相同;当因变量和自变量都是随机变量(自变量与因变量的观测误差相关或不相关)时,新方法的回归系数比最小二乘方法的回归系数更加接近实际值.
【作者单位】： 同济大学测绘与地理信息学院;国家地理信息工程国家重点实验室;
【关键词】： 回归分析 一元线性回归 相关系数 自变量误差
【基金】：国家自然科学基金(41374031;41574023) 国家地理信息工程国家重点实验室开放研究基金(SKLGIE2013-M-2-2) 测绘地理信息公益性行业科研专项经费资助(HY14122136) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(20133080;20151225)
【分类号】：P207.1
【正文快照】： 1引言变量之间的关系包括确定性的函数关系与非确定性的相关关系[1].回归分析是处理随机变量之间相关关系的数学工具[2-3],其目的是找出因变量与自变量之间的统计关系,然后利用这种统计关系预测自变量值对应的因变量值,或者由给定的因变量值来控制自变量值的变化范围.因此,回

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4 ;[J];;年期

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本文编号：1076653