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岭回归和主成分回归下的农业总产值因素分析 被引量:5

Agriculture output factor analysis with ridge regression and principal component regression
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摘要 选取7个影响吉林省农业总产值的因素,运用SAS软件建立了农业总产值的多元回归模型。为解决经典线性回归模型的多重共线性问题,运用主成分回归模型和岭回归模型对其进行了修正,最后对这两个修正模型进行了比较分析,得出岭回归模型相对较优的结论。 Seven factors influencing agricultural output of Jilin Province are selected and then the multiple regression model for the output is established with SAS software.To solve the multicollinearity problem in the classical linear regression model,we adjust the model with both the principal component regression and ridge regression model.The improved the models are compared and it comes to a conclusion that the ridge regression has better performance.
出处 《长春工业大学学报》 CAS 2017年第1期1-7,共7页 Journal of Changchun University of Technology
基金 国家自然科学基金资助项目(11301037 11571051) 吉林省教育厅"十三五"规划项目(2016317)
关键词 SAS软件 多重共线性 主成分回归 岭回归 SAS software multicollinearity principal component regression ridge regression
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参考文献12

二级参考文献64

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引证文献5

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