期刊专题

10.11908/j.issn.0253-374x.2016.03.017

顾及自变量与因变量误差及相关性的线性回归

引用
提出一种顾及自变量和因变量观测误差及误差相关性的线性回归新方法,并导出了求解线性回归系数的迭代公式.以一元线性回归为例,导出了与最小二乘回归系数表达形式类似的解析解,并揭示了新方法与最小二乘方法的本质区别.此外,对于含有多个自变量的多元线性回归,给出了相应的同时考虑自变量和因变量观测误差及误差相关性的回归系数求解方法.试验表明,当自变量是非随机变量时,新方法与最小二乘方法的回归效果相同;当因变量和自变量都是随机变量(自变量与因变量的观测误差相关或不相关)时,新方法的回归系数比最小二乘方法的回归系数更加接近实际值.

回归分析、一元线性回归、相关系数、自变量误差

44

P207.1(一般性问题)

国家自然科学基金41374031,41574023;国家地理信息工程国家重点实验室开放研究基金SKLGIE2013-M-2-2;测绘地理信息公益性行业科研专项经费资助HY14122136;中央高校基本科研业务费专项资金资助20133080,20151225

2016-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

446-453

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

同济大学学报(自然科学版)

0253-374X

31-1267/N

44

2016,44(3)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn