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搜索资源列表

  1. 多重共线性检验的MATLAB程序

  2. 一个应用MATLAB对数据进行多重共线性检验的小程序。在进行多元线性回归前，通常需要进行多重共线性检验，以保证良好的回归效果。多重共线性的表征方法为VIF值，改程序用于自动计算VIF值。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-05-24
    • 文件大小：319
    • 提供者：jeccynyo

  1. （Multicollinearity）多重共线性R语言讲解

  2. 卡内基梅隆大学（CMU）统计教授课件中关于（Multicollinearity）多重共线性R语言讲解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-15
    • 文件大小：479232
    • 提供者：fitzgerald0

  1. 经济计量学多重共线性

  2. 经济计量学多重共线性讲义，检验多重共线性，变量与被解释变量之间的关系。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_39918201

  1. 线性回归分析—教科书

  2. 回归分析，包括线性以及非线性方法，残差分析，多重共线性

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-24
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42298183

  1. 多重共线性原理与解决办法

  2. 研究多重共线性原理与解决办法的一篇统计学课件，值得一看

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_42611349

  1. 多重共线性问题

  2. 多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。 一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-25
    • 文件大小：117760
    • 提供者：weixin_43773290

  1. R语言案例多重共线研究.pdf

  2. 从完全多重共线性角度出发，讨论了广义逆的存在性，唯一性以及和一般逆的关系，并运用满秩分解的方法使用R软件对其进行实现。运用随机模拟的方法构造数据比较广义逆和一般逆在求解最小二乘估计时的结果，并进行残差分析，比较两种方法在完全多重共线性和半完全多重共线性性中的优缺点，最后对进一步研究复多重共线性提出相应建议：在接下来的工作中有必要在多重共线性的诊断方面进行严格的量化，这种量化不是整体进行的，而是针对每组数据对响应变量的影响进行分类诊断，针对随机项比较严重的可以对数据进行相应的修匀处理，以增强模型对

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：265216
    • 提供者：weixin_46111814

  1. 环行共线性超空间

  2. 在本文中，我们将共线性超空间形式主义扩展到包括N $$ \ mathcal {N} $$ = 1个超对称相互作用的整个范围。 基于伴随论文中开发的有效场论规则-导航共线性超空间[1]-我们为具有非平凡F和D项辅助场的理论构造了共线性超空间Lagrangian。 对于（无质量）Wess-Zumino模型，关键成分是一种新型的Grassmann值超多重性，其最低成分是（非传播性）费米离子自由度。 对于与带电手性物质耦合的规范理论，关键成分是一种新型的矢量超场，其最低成分是非传播规范势。 这个独特的向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-26
    • 文件大小：949248
    • 提供者：weixin_38638309

  1. 行列式在多重交替线性空间上的高维推广.pdf

  2. 从与张量不同的另外角度构造出水平、竖直、侧面三个方向各有n个元素，且沿水平、 竖直、侧面三个方向的切片上各有n2个元素，共n3个元素的立方体数阵函数，称为立方行列式， 其阶数为 n。为方便区分，对只有两个下标的行列式称为狭义行列式[1]。把狭义行列式的全部性 质推广至立方行列式以及更高维的超立方行列式。最终给出立方行列式与超立方行列式对应狭 义行列式的转化关系和各种变换，并对一般域上的行列式作更深层次的表述。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：451584
    • 提供者：lihpb00

  1. 部分线性测量误差模型的Liu估计

  2. 部分线性测量误差模型的Liu估计，张婷婷，刘朝林，本文介绍了多重共线性下的部分线性测量误差模型中参数部分的Liu估计，研究了Liu估计的渐近性质，并在均方误差准则下讨论了估计量的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：439296
    • 提供者：weixin_38717169

  1. 基于粗集理论的线性回归方法及实证分析

  2. 基于粗集理论的线性回归方法及实证分析，刘盾，胡培，本文通过分析在实际问题中经济变量间往往出现多重共线性的现象，将粗集理论的约简思想引入线性回归分析，提出了基于粗集理论的线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-17
    • 文件大小：320512
    • 提供者：weixin_38691739

  1. 解决多元线性回归中多重共线性问题的方法分析

  2. 解决多元线性回归中多重共线性问题的方法分析，谢小韦，印凡成，为了解决多元线性回归中自变量之间的多重共线性问题，常用的有三种方法: 岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归。本文以考察职工平�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：264192
    • 提供者：weixin_38592847

  1. 计量经济学多重共线性问题的处理

  2. 经济学中的多重共线性问题，本文件提供了一个例子，详细记录了整个过程，。一看就会

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2015-12-02
    • 文件大小：32768
    • 提供者：qq_33225022

  1. 逐步线性回归与神经网络预测的算法对比分析

  2. 逐步线性回归能较好地克服多重共线性现象的发生,因此逐步回归分析是探索多变量关系的最常用的分析方法,智能算法是现代数据分析的主要方法。本文通过一个实例进行了对比研究,预测结果显示:在预测的精度上,在隐含层数目相同时,RBF径向神经网络>BP神经网络>逐步线性回归>ELM极限学习机。通过对比分析,发现神经网络方法较回归分析预测效果更好,误差相对较小。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：544768
    • 提供者：weixin_38711333

  1. 机器学习 / 深度学习的longley数据集（有强共线性）

  2. Longley数据集来自J．W．Longley（1967）发表在JASA上的一篇论文，是强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份)，Emlpoyed(就业率)。LongLey数据集因存在严重的多重共线性问题，在早期经常用来检验各种算法或计算机的计算精度。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：795
    • 提供者：qq_45488632

  1. 多重共线性-源码

  2. 多重共线性 如何借助OLs在线性回归中找到多重共线性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42174176

  1. MCScanX：MCScanX：多重共线性扫描工具包X版本。 世界上最流行的同义词分析工具！-源码

  2. MCScanX：MCScanX：多重共线性扫描工具包X版本。 世界上最流行的同义词分析工具！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：weixin_42120275

  1. 【039期】SPSS 多重共线性问题.docx

  2. 【039期】SPSS 多重共线性问题.docx

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：116736
    • 提供者：TIQCmatlab

  1. 第五章 多重共线性

  2. nullnull第五章 多重共线性Multi-Collinearity计量经济学第一节 多重共线性一、多重共线性的概念第一节 多重共线性一、多重共线性的概念 对于模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_38529123

  1. 多重共线性的诊断与对策

  2. 多重共线性的确认： 做出自变量间的相关系数矩阵：如果相关系数超过0.9的变量在分析时将会存在共线性问题。在0.8以上可能会有问题。但这种方法只能对共线性作初步的判断，并不全面。 【1】容忍度（Tolerance）:有 Norusis 提出，即以每个自变量作为应变量对其他自变量进行回归分析时得到的残差比例，大小用1减决定系数来表示。该指标越小，则说明该自变量被其余变量预测的越精确，共线性可能就越严重。陈希孺等根据经验得出：如果某个自变量的容忍度小于0.1，则可能存在共线性问题。 【2】方差膨胀因子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38591011
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