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针对最小二乘法在参数估计中的局限性，在多维解释变量存在复共线性时，提出主成分全最小二乘估计，避免奇异矩阵求逆的问题．经多组大量测试，计算得到的回归系数的平均绝对偏差均较小，且表现稳定，其效果明显地优于最小二乘估计和全最小二乘估计．
复共线性下的主成分全最小二乘估计
【摘 要】
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针对最小二乘法在参数估计中的局限性，在多维解释变量存在复共线性时，提出主成分全最小二乘估计，避免奇异矩阵求逆的问题．经多组大量测试，计算得到的回归系数的平均绝对偏差均较小
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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华侨大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2011年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11001054）,福建省教育厅科研基金资助项目（JB08026,JB08027）
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