基于主成分分析的经济统计方法及应用

发布时间：2018-01-10 04:11

  本文关键词：基于主成分分析的经济统计方法及应用　出处：《煤炭经济研究》2014年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：常用的线性回归方法只将因变量视为随机变量,其回归结果随坐标系选取的不同将发生相应改变。受统计分析中主成分分析法的启发,提出了一种新的具有坐标无关性的一元线性回归方法——主成分分析法。用仿真例及实例验证了新方法与常规的最小二乘法相比回归系统偏差小,回归精度高。主成分分析法是数值解,其计算量上的优势使其具有广阔的应用前景。
[Abstract]:The commonly used linear regression methods only treat dependent variables as random variables, and the regression results will change with the selection of coordinate system, which is inspired by principal component analysis in statistical analysis. A new linear regression method with coordinate independence, principal component analysis (PCA), is proposed. Simulation examples and examples show that the new method has less deviation than the conventional least square method. The principal component analysis (PCA) is a numerical solution, which has a wide application prospect due to its advantages in computation.
【作者单位】： 河南理工大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(51274087);国家自然科学基金面上资助项目(51104055) 河南理工大学博士基金资助项目(B2012-086)
【分类号】：F222.1
【正文快照】： 0引言线性回归分析[1-2]是数理统计中最基本的研究方法之一,用以研究变量间的相关关系。在社会经济领域,很多变量间的关系即使在宏观上不是线性的,在微观上仍可近似做线性化处理。有时候通过对变量进行取对数等预处理,可以将变量间的非线性关系变换为线性关系。目前主流的统计

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1403788