| 适应性回归分析(Ⅱ)——排除噪声变量的干扰 |
| |
| 引用本文： | 罗艳虹,胡良平.适应性回归分析(Ⅱ)——排除噪声变量的干扰[J].四川精神卫生,2019,32(2):101-104,109. |
| |
| 作者姓名： | 罗艳虹 胡良平 |
| |
| 作者单位： | 山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,军事科学院研究生院;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会 |
| |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划课题资助(2015AA020102) |
| |
| 摘 要： | 本文目的是通过分析一个带有8个噪声变量的数据集,揭示适应性回归模型的实际应用价值。在数据集包含两个自变量与因变量有密切数量联系的前提条件下,适应性回归模型受噪声变量的影响接近于零;在数据集包含一个自变量与因变量有密切数量联系的前提条件下,适应性回归模型受噪声变量的影响较大,其分析结果出现了一定程度的"失真";在数据集包含零个自变量与因变量有密切数量联系的前提条件下,适应性回归模型受噪声变量的影响非常大,其分析结果是完全不可信的。得出的结论是:适应性回归分析模型不是万能的,其结果的可信度取决于数据集中是否真正包含"客观存在的规律性"。
|
| 关 键 词： | 适应性 样条 回归分析 基函数 噪声变量 失拟 拟合优度 重要性 |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《四川精神卫生》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《四川精神卫生》下载免费的PDF全文 |
|
