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对多元统计分析线性模型中系数β估计时，如果观测值矩阵出现多重共线性，常规的最小二乘法会因均方误差太大而失效。本文的研究表明把RMS和AIC准则用作主成分评判标准，可降低多重共线性，减少均方误差，提高估计的稳定性和模型的拟合精度。
多元统计分析线性模型主成分筛选准则研究
【摘 要】
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对多元统计分析线性模型中系数β估计时，如果观测值矩阵出现多重共线性，常规的最小二乘法会因均方误差太大而失效。本文的研究表明把RMS和AIC准则用作主成分评判标准，可降低多重
【机 构】
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湖州广播电视大学
【出 处】
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沈阳航空工业学院学报
【发表日期】
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2002年2期
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