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线性问题文献资料
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基于优子集上的主成分回归
主成分回归分析在处理共线性问题上已得到了很大的应用,传统意义上的主成分选择是根据特征根的大小来决定的,常用的两种方法:一是删除近似为零的特征根所对应的主成分;二是利用累积贡献率来保留主成分,它们的一个主导思想都是将特征根从大到小排列,然后进行选择,上述方法都可称为top-down法[1~3].top-down法的弊端有两个,一是近似为零或累计率的界限没有严格的标准,二是没有利用上因变量的信息,而我们建立的模型的终是为了预测.为此,提出以下优子集法(best subset selection).
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应用stata软件实现logistic回归的共线性诊断
logistic回归是进行病因分析等常用的多元统计分析方法.但是人们在应用中发现很多情况下求出的偏回归系数不稳定,解释问题时会得出荒谬的结论,种种迹象表明多元logistic回归也如同多元线性回归一样需要考虑共线性问题[1].而现有各种统计软件均无直接实现logistic回归共线性诊断的功能,本文应用stata软件实现logistic回归的共线性诊断,供有关人员参考、使用.