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以非可加测度代替经典可加测度,基于模糊积分建立非线性回归模型是新近出现的数据建模方法。本文在该方法基础之上提出回归因素之间可加性检验方法,以线性约束检验任意因素之间的可加性。可加性检验结合信息融合指数--Shapley指数,可以给出模型的实际意义(如经济意义等)。示例表明,该检验方法可行。
多元回归中因素测度的可加性检验
【摘 要】
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以非可加测度代替经典可加测度,基于模糊积分建立非线性回归模型是新近出现的数据建模方法。本文在该方法基础之上提出回归因素之间可加性检验方法,以线性约束检验任意因素之
【机 构】
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华中师范大学经济学院,咸宁学院管理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2007年24期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70701015)
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