【摘 要】
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主成分回归分析在处理共线性问题上已得到了很大的应用,传统意义上的主成分选择是根据特征根的大小来决定的,常用的两种方法:一是删除近似为零的特征根所对应的主成分;二是利
【机 构】
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山西医科大学卫生统计教研室030001
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主成分回归分析在处理共线性问题上已得到了很大的应用,传统意义上的主成分选择是根据特征根的大小来决定的,常用的两种方法:一是删除近似为零的特征根所对应的主成分;二是利用累积贡献率来保留主成分,它们的一个主导思想都是将特征根从大到小排列,然后进行选择,上述方法都可称为top-down法[1～3].top-down法的弊端有两个,一是近似为零或累计率的界限没有严格的标准,二是没有利用上因变量的信息,而我们建立的模型的最终是为了预测.为此,提出以下最优子集法(best subset selection).
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