线性回归中变量代换对回归精度的影响及其消除

被引:8
作者
李鸿仪
机构
[1] 上海第二工业大学
关键词
D O I
暂无
中图分类号
O212.1 [一般数理统计];
学科分类号
070103 [概率论与数理统计];
摘要
在线性回归中,由于变量代换的引入,等方差假定已不成立,在这种情况下,参数估计及预测均不能令人满意。本文用近似处理的方法消除了变量代换所产生的影响,从而显著地提高了回归精度,但同时仍然保留了线性回归十分简单这一特点。该方法实际上是一种加权最小二乘法,本文给出了权函数的具体形式。
引用
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