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克服线性回归模型中设计矩阵的复共线性，主要有三种方法追加数据自变量选择和非量小二乘法，本文研究追加数据在减少条件数中的作用，我们的研究表明，在可能情况下适当地选择追加数据，设计矩阵的条件指数可以被减少。我们用在回归最优设计中广泛初研Ｇａｙｌｏｒ－Ｍｅｒｒｉｌｌ数据说明了本文理论结果的实用意义。
追加数据对条件指数的影响<英>
【摘 要】
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克服线性回归模型中设计矩阵的复共线性，主要有三种方法追加数据自变量选择和非量小二乘法，本文研究追加数据在减少条件数中的作用，我们的研究表明，在可能情况下适当地选择追加数
【机 构】
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重庆交通学院,北京工业大学
【出 处】
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应用概率统计
【发表日期】
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1995年3期
【基金项目】
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Project supported partially by National Natural Science Foundation of China
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