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Logistic模型多重共线性问题的诊断及改进
被引:34
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陶然
机构
:
[1]
中国人民大学统计学院
来源
:
统计与决策
|
2008年
/ 15期
关键词
:
Logistic回归模型;
多重共线性诊断;
主成分方法;
偏最小二乘法;
D O I
:
10.13546/j.cnki.tjyjc.2008.15.002
中图分类号
:
O212.1 [一般数理统计];
学科分类号
:
摘要
:
文章诊断并改进了logistic回归模型多重共线性问题方法,采用条件指数和方差分解比例两项指标进行共线性诊断、应用主成分改进和偏最小二乘回归两种方法进行多重共线性变量的改进处理;去除了回归模型中变量间的多重共线性影响,建立了较为理想的关系模型。结果表明,在Logistic回归模型分析中,应用上述方法进行多重共线性的诊断和处理是有效及可行的。
引用
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页码:22 / 25
页数:4
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