多元线性模型系数的核主成分估计及其筛选
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 文献综述 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第9页 |
| ·课题的研究现状 | 第9-11页 |
| ·存在问题 | 第11页 |
| ·文章的内容和结构 | 第11-12页 |
| 第2章 多元线性模型系数的估计方法 | 第12-19页 |
| ·多元线性模型 | 第12-14页 |
| ·多元线性模型的一般形式 | 第12-13页 |
| ·多元线性模型的基本假定 | 第13-14页 |
| ·多元线性模型系数的最小二乘估计 | 第14-15页 |
| ·多元线性模型系数的主成分估计 | 第15-16页 |
| ·多元线性模型系数的岭估计 | 第16-17页 |
| ·多元线性模型系数的偏最小二乘估计 | 第17页 |
| ·多元线性模型系数估计常用方法及其不足小结 | 第17-19页 |
| 第3章 多元线性模型系数的核主成分估计 | 第19-25页 |
| ·核方法简介 | 第19-21页 |
| ·核方法的基本原理 | 第19-20页 |
| ·核函数定义及性质 | 第20-21页 |
| ·常用的核函数 | 第21页 |
| ·核主成分分析原理 | 第21-23页 |
| ·多元线性模型系数的核主成分估计方法 | 第23-25页 |
| ·多元线性模型系数的核主成分估计原理 | 第23-24页 |
| ·核主成分估计的实现步骤 | 第24-25页 |
| 第4章 核主成分筛选准则 | 第25-30页 |
| ·变量选择对估计和预测的影响 | 第25-26页 |
| ·自变量选择准则 | 第26-29页 |
| ·RMS（平均残差平方和）准则 | 第26-27页 |
| ·AIC（赤池）准则 | 第27-28页 |
| ·pC准则 | 第28-29页 |
| ·核主成分的筛选准则 | 第29-30页 |
| 第5章 实证分析 | 第30-47页 |
| ·对多重共线性数据的处理 | 第30-38页 |
| ·对模型进行最小二乘回归 | 第31页 |
| ·共线性诊断 | 第31-33页 |
| ·用主成分法确定多元线性模型系数 | 第33-35页 |
| ·多元线性模型系数的核主成分估计及其筛选 | 第35-37页 |
| ·主成分法与核主成分法共线性诊断结果对比 | 第37-38页 |
| ·对非线性数据的处理 | 第38-47页 |
| ·对模型进行最小二乘回归 | 第38-39页 |
| ·非线性检验 | 第39-41页 |
| ·共线性诊断 | 第41-42页 |
| ·用主成分法确定多元线性模型系数 | 第42-43页 |
| ·多元线性模型系数的核主成分估计及其筛选 | 第43-46页 |
| ·主成分法与核主成分法共线性诊断结果对比 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录A MATLAB程序 | 第52-57页 |
| 程序一：核主成分分析 | 第52-54页 |
| 程序二：主成分分析 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 导师简介 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59-60页 |
| 学位论文数据集 | 第60页 |
