【摘 要】
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变量降维问题一直在统计研究学习以及实际应用领域起到至关重要的作用,对于存在多重共线性问题的数据,一般的最小二乘方法基本失效。本文介绍了一般的共线性变量选择方法包括
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变量降维问题一直在统计研究学习以及实际应用领域起到至关重要的作用,对于存在多重共线性问题的数据,一般的最小二乘方法基本失效。本文介绍了一般的共线性变量选择方法包括惩罚的似然方法,如岭估计,桥估计和一些降维方法,如主成分回归,偏最小二乘回归以及高维数据降维方法Elastic Net方法。本文从新的角度来解释岭回归的惩罚作用,借助于这个方法我们为Elastic Net方法l2惩罚部分增加了权重,本文也提供了两种选择权重的方法,在保证了变量选择的有效性下,通过对实际数据以及模型的模拟验证了其有效地减小了预测误差。
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