一种新的线性回归模型及其应用示例

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回归分析是统计分析中常用的方法之一。传统的回归模型不具备全域分析能力,而变量场之间的关系多采用SVD(Singular Value Decomposition)进行分析,与传统的回归分析有所脱节。更为广义的线性回归模型是传统线性回归模型的延拓,在标量情况下,该模型可转化为传统线性回归模型。该模型的基本特征包含乘法不可互易性、等价于传统线性回归(因子项为标量时)、可分析性、延拓性、降维特征及容错性等。该模型解决了传统的线性回归模型不具备全域分析能力及模型表达能力受限于模型维数的现实问题。本文采用了NCEP(
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