线性回归中自变量重要性估计的平均秩序方差分解法

发布时间：2018-02-27 06:10

  本文关键词： 方差分解 多重共线性 Kruskal 偏相关系数 拟合优度 临界值 Sutherland 对策理论 重要性排序 Roberts 　出处：《中国卫生统计》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：正19世纪以来,在自变量间存在多重共线性时估计自变量相对重要性的方法研究取得了较大地突破和快速地发展[1-2]。Lindeman于1980年[3],Cox于1985年[4]和Kruskal于1987年[5-6]分别提出了基于平均秩序产生不同的方差分解法估计每个自变量对因变量的重要性。在1992和2000年,Soofi[7-8]等人提出了一个正式的判定方法和在一个统一准则的基础上提出了
[Abstract]:Since 19th century, The method of estimating the relative importance of independent variables in the presence of multiple collinearity between independent variables has made a great breakthrough and developed rapidly [1-2]. Lindeman on 1980 [3] Cox on 1985 [4] and Kruskal on 1987 [5-6] put forward the production based on average order, respectively. Different variance decomposition methods estimate the importance of each independent variable to the dependent variable. In 1992 and 2000, Soofi [7-8] and others proposed a formal method and a unified criterion.
【作者单位】： 宁波大学医学院预防医学系;浙江医药高等专科学校;
【基金】：国家自然科学基金(81172771)
【分类号】：R311

【参考文献】

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1 张波;代鲁燕;黄启风;沈其君;;logistic回归中自变量相对重要性的相对权重估计[J];中国卫生统计;2012年02期

2 孙红卫;王玖;罗文海;;线性回归模型中自变量相对重要性的衡量[J];中国卫生统计;2012年06期

3 代鲁燕;沈其君;张波;黄启风;;相对权重法在线性模型自变量相对重要性中的估计及其应用[J];中国卫生统计;2013年01期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1541488