| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·问题提出 | 第10-12页 |
| ·多重共线性的含义 | 第10-11页 |
| ·多重共线性形成的原因 | 第11页 |
| ·多重共线性的危害 | 第11-12页 |
| ·文献的回顾及面临的问题 | 第12-15页 |
| ·文献的回顾 | 第12-15页 |
| ·面临的问题 | 第15页 |
| ·论文结构、内容及特点 | 第15-17页 |
| 第二章 处理多重共线性的几种方法 | 第17-34页 |
| ·共线性的诊断 | 第17-19页 |
| ·经验式的诊断方法 | 第17-18页 |
| ·统计诊断方法 | 第18-19页 |
| ·处理多重共线性的经验式方法 | 第19-20页 |
| ·删除不重要的共线性变量 | 第19页 |
| ·增加样本容量 | 第19页 |
| ·变量转换的方式 | 第19-20页 |
| ·岭回归 | 第20-22页 |
| ·主成分回归 | 第22-24页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第24-30页 |
| ·偏最小二乘回归分析的算法推导及基本原理 | 第25页 |
| ·算法推导 | 第25-28页 |
| ·基本性质 | 第28-29页 |
| ·交叉有效性原则 | 第29-30页 |
| ·三种回归方法比较 | 第30-34页 |
| ·岭回归分析方法 | 第31-32页 |
| ·主成分回归法 | 第32页 |
| ·偏最小二乘回归方法 | 第32-33页 |
| ·比较结果 | 第33-34页 |
| 第三章 岭回归分析中确定岭参数k的一种方法 | 第34-37页 |
| 第四章 主成分分析中特征因子的一种筛选方法 | 第37-40页 |
| 第五章 偏最小二乘回归的一种不适用情况及弱点改进 | 第40-49页 |
| ·不适用情况的成因分析 | 第40-42页 |
| ·改进方法 | 第42-46页 |
| ·实证分析 | 第46-47页 |
| ·剩余信息的计算 | 第46-47页 |
| ·结果比较 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 基于通路分析筛选偏最小二乘回归中原始自变量 | 第49-58页 |
| ·通路分析的基本原理 | 第49-51页 |
| ·变量筛选准则 | 第51页 |
| ·变量筛选步骤 | 第51-52页 |
| ·与逐步回归算法的比较 | 第52页 |
| ·实证分析 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |