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木木tiffany

金虫 (小有名气)

引用回帖:
10楼: Originally posted by Mr__Right at 2016-03-10 09:08:00
主成分分析,偏最小二乘最常用;你可以重新问一个问题:

消除多重共线性的多元线性回归方法有哪些...

,好复杂,我用SPSS试过主成分分析,出来的结果和我理解的不一样,也试过神经网络,看着预测结果很准,可是貌似不能得出那些因子影响较大,另外,我觉得这个是不是更适合用非线性回归?还有,为什么要消除多重共线性?本人先前没有接触过这些,现在时间比较紧张,全靠度娘,如有无知可笑之处还请见谅哈
11楼2016-03-10 10:02:51
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好好学习少年

铜虫 (初入文坛)

主成分分析后有新的成分了,每个成分由原来的十个变量线性表示的,你看这些系数,绝对值大就说明这个变量对这个成分的解释好,也就显著。

发自小木虫IOS客户端
12楼2016-03-10 10:27:03
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木木tiffany

金虫 (小有名气)

引用回帖:
12楼: Originally posted by 好好学习少年 at 2016-03-10 10:27:03
主成分分析后有新的成分了,每个成分由原来的十个变量线性表示的,你看这些系数,绝对值大就说明这个变量对这个成分的解释好,也就显著。

我用主成分分析试过,出来的结果不太好,有没有别的思路方法?
13楼2016-03-10 10:44:26
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好好学习少年

铜虫 (初入文坛)

14楼2016-03-10 10:58:13
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sicauzj

金虫 (小有名气)

15楼2016-03-10 12:07:42
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木木tiffany

金虫 (小有名气)

引用回帖:
15楼: Originally posted by sicauzj at 2016-03-10 12:07:42
用数值模拟工具箱polyfit

这个可以解决多个x的问题吗?
16楼2016-03-10 13:47:06
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sicauzj

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
木木tiffany: 金币+10, ★★★很有帮助 2016-04-01 10:00:26
引用回帖:
16楼: Originally posted by 木木tiffany at 2016-03-10 13:47:06
这个可以解决多个x的问题吗?...

那你可以用主成份分析法PCA或者直接用最小二乘法,后一种更适合

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17楼2016-03-10 15:09:21
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木木tiffany

金虫 (小有名气)

引用回帖:
17楼: Originally posted by sicauzj at 2016-03-10 15:09:21
那你可以用主成份分析法PCA或者直接用最小二乘法,后一种更适合
...

最小二乘法适合多个x的情况吗

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18楼2016-03-10 16:25:03
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