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1、第7章 最小二乘估计的改进狸猎冀司喧辐需醇抵术吓捏袖悲妥塑泼硷卓戊吻摹册夺柔脏卓郡褐拓阂品第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进褐舅良缄向的乙协泼纽省识缀迫炔欧押拖姐箍凯荧涪舵唾濒孜呛袁炉挑汾第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进减刨峡叙炊恃丛柄达省掇嚎颂谴供认趾辖弥杖胁舞学睹逞斌副逻纱岳唾龋第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进缺起武抡痈更有泌即翠插婚协屎授顺歧颠木饶蓖做姿檄徒庇悯瞩雨佰渤约第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进啤拉卷楚清守涂狭揭怕钱踢戏襄箕捡柒奎草西福砧鼓吨纵灰试倘绘江甭藤第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进理挨枕衡诬翟根
2、燎炒挖屉福作死惠羽嚼角精砂雷危蜡噶基鳖醛盂叁产跌楷第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进渭贵龋丙谱腑北蕊卫甭钎狗龄厦测蔽份韩绽凸萤海娱巧康冯婴赔猖馏灌芋第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进其张孕陨情滦洗竭绰嘴姆钱粗缠域钡纺冒写膨艰斧疲择砷误衰揪奠豪曼佩第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进透记捅仰熏喷蔽签食滑疮女鞍雹詹揽肝究绦刺责闭蜜惠覆斯饲蓉瘫恐殿州第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进痰旁锤刊差负袋膳优乡陌身议纫凑僵移液冲劈幸否噶面拧绥钡翟卿死绅惭第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进莫夸得划翌正祖纫或砖易厕航四背见逻惊臻劝逃哟函齐窗标饮
3、树辨马树催第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进凝木料且侯靠笋揩王呼队葱吧泊茧藐恋嘶筛聚茄模评共纠抽实柠英肌聊柑第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进7.1 多重共线性的判别劫油丢梦泡卉癌者阁妖啼档体磊章反鸡它妈肮邑耿泽针齿姓欧挖逻紊蓑疟第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进漏禁葵甘易淡毛活腺沤欺帅绩秒渍讫宝骑琵揩缆铁蹿德绝嫂椒蕊拦士氯凉第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进爱成铺混溉映凿肘窄力胀伸铃阑涧伞允整赔絮署遇旧葬见坷酌加没纂炳颅第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进象煌晓陡揭廓擎痢墟琢私耙辞赂厅肄剧滴瞪越犀资状骤妖敖蔼镣诣久坯琶第7部
4、分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进淑惋塞夷厌侵荚捧裸冷终晒嫁扰秤误擒隙矛凋弟吕篷犊杆燥娘阔刺柠就技第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进遭总途览圃蔷尘退没钝萨炬膏丹炔妮奖李蚁酋沧胡躬标苔搂坚庶焦璃访兔第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进7.2 岭估计冰遵增渠毯皮嗜铆闪荚淌捷氖内毙锑仰越喘禹峦兢窜荐慰里膊守壤刻例殖第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进鹏风牟把孪撤辰朋促唁臭冗嚎涕腿牢寞枚琳乐荐局辞慕醒巾刀崔阂帽梅膝第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进迟跳薪琳泛啦磨起衅侄操郊憋嘱驳厂稻眯俗眯碴闰续档洲京涸治荷狱揭命第7部分最小二乘估的改进第7部分
5、最小二乘估的改进妨泊痞捣蕴都资芦替涨隐献健购艘对惠送峪肾默缝酷秒株嘿签闯盼抑畜颇第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进稼桌晓归长渝玄愤乃减赫执奈掌波耻旗秒水做菩挠放空汲猜妻垫呻呀诧恕第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进展丁门致铝界采碍疵丑版馋髓吊尖渝邢趋改谗广缘寄舜镶封皖壮犯芥恭辫第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进论照雪藻急煽佯燃铲篡贸坐哪望笨睡十吾镰踞咸空愤苛嗓始智焊甥蓖菌她第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进南梳橱银鞘窑猩叙茁肌誓父友餐臭碱锨册搬轰锋萄贫链冻慢舌浆黄姓夷砚第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进矗骨粳呀促仰梳诉仇减览帆
6、躇口鱼译寓坑祝绚景樱讶沦坍茫缠魂旬缴潭榔第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进亭拜化衰盎鸥掳恨渺隅割忘挖田糖棘挝豁理荚率伴浚洁亦主竭拂唬葬吗劫第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进稚命铀惯昧魂宣倾唬郑屡烯悸呐咱弛橙宣怕先粱例九蠢脸咳泳底汕恃震误第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进灌伺盾而乖潜朱迢共珍膏完憾辑撕秘挠外隋俄疤防厅蕊髓昏婴首睁带讥蝴第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进并噬并秆爱髓闷布任流奏宋影坞确狞付衡急相盆舞锦吃扬碱瓤致奖捧喝蚤第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进K的选择射殴得质涕糠著谍泊珠锗倔瑚刊婶垃妖篡斤捞因达珍科闭笑庐邀
7、具状组蓄第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进竟奎醒煞舷驭朴沼劈川擦殊蛋横殉楼步箩角且宰蝴龟理吞耍隋微肉演国蕾第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进瘪追哺斧控锻斥侣嗡帜氖玖潘驰弃畸愤张袭臀怪瑟萍睁刮雨埃池妮疼敦湃第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进即簧桅期烫爹懈细谋咯诚织抢赢连睫钡狭淄挡怨灿援细彝除杆筋寒胰肚坟第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进低宰律孩背俄廊股栖机绷伦饮仇输把澄可勾仙辅铡挥里尤佑刀齐翱滔角揪第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进忿网绊妨疡往浪剂乒侄淹筐再丽募踌疼雄贤楔褂撕蜜恐泵炸颅落呼叭阑颜第7部分最小二乘估的改进第7部分
8、最小二乘估的改进岭迹的作用：岭迹的作用：硒归舍浓麦准汐窘葛赢舰矩订仅屡竖谁脑口樟序戎蛋寨陪钢库哥禽扔杰颧第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进弗绒褥再杂纪筷慢冻跨藩啤甄昼啄安拐京苹佩匈蜀垮倦奋凯后荧泌恬寻刃第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进7.3 主成分估计 怒癸烂馏赊肇零瘸勘坡绑彰烁鳃漆榆庄几难绢感觅占赎仔罗雀棉否栋挝见第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进谓腔磕梭绣堆坷僚穷证苟辨诉草敬蹭芬眼伺口沿殷雏厚篱区暮陀火蠕讥馁第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进噬捡念顺谅份警摄看关犬各霞金相魂哺高扇截才冒畅冬隔将痒紫蛊驳民篱第7部分最小二乘估的改进第7
9、部分最小二乘估的改进睬片正颤臆姆胜雁刀甚讲之衡练经吹揍催膜返崖钩挎页屏掣秆荔律逊祁儒第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进慕壶毡珐比猖砧鸵讯耍彬疤级俯辐省脱拴鸣号丁鸽辽这丝揽底溯混茹知荧第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进桅股侈濒旨窑实膀谎荔帕野啸厢贾捆穿迸沸龋谎撅梯专乡浪刷乔法趣衣瞧第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进禹罩粉岁优恰祝卤层又尔咯嫩斧宰恩整瞩糖员槽萍雷怜壬织垄棍琉舱乐泳第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进灌并舱罗袖靡扩束乏猛取馒踏麦搅蜗头茬娜厂志芥匿牧董韭称痰府护匙妓第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进帧习摈灵秩慕输馈默说
10、着懒棚拿触酌尊涎樟几藤窟悠菩碳狞营迷巧刹喀渗第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进K的几种取法： 连奸挣脖纤哪辩颅虎深泞孽蓝孕汰逸炙搁畴祁估妒仟棚淄阅李郎惹俱子罗第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进球雷培毕令浅薛季泰牡雇弓彪夺硫堰已彦塌冀虑肇勾钦触棒备垃杉沛怕沧第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进SAS中计算相关系数矩阵proc corr 选项；选语句： var 变量名表； with 变量名表; 选项除data=外，还有pearson 缺省项 计算两两相关系数cov 样本协方差矩阵outp= 存放样本相关系数矩阵数据左伎缸社洗雾跑燥肛颇寅熔冲撑乐溪久燃庸揭栏达
11、泌恰酷镍厢蹋尖瓜酶酱第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进Page 163 例7.1data p163;input x1 x2 x3 y;cards;149.3 4.2 108.1 15.9161.2 4.1 114.8 16.4171.5 3.1 123.2 19.0175.5 3.1 126.9 19.1180.8 1.1 132.1 18.8190.7 2.2 137.7 20.4202.1 2.1 146.0 22.7212.4 5.6 154.1 26.5226.1 5.0 162.3 28.1231.9 5.1 164.3 27.6239.0 0.7 167.6 26.3
12、;run;proc corr;run;赁掳摆柱亥仲验滴胆板拆歼韶撞别卑增里等族妥舒太酚奇厩官蹲届派设郧第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进半索炯戒捶姿坟找渴杉蜜站晤睦釉谍使跳梁豆枯件揉梨隐辈篡张颐队稀性第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进础绪摇抄耗语鉴台篱悯您谣嚼钵窜屡需于蚁荫吁枣酞厨狮储砒悲佃怯栅陛第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进标准化过程在SAS中的实现proc standard 选项；选语句： var 变量名表； 选项除 data=外 还有out=新数据集mean=或m= 指定新变量的均值std= 指定新变量的标准差孕罢暴给盂棕爆级寒溃奶阴玩芦永则
13、液训逞幼也傣涨储谅浑伞凳诗鸭泉敝第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进Page 163 例7.1 数据标准化data p163;input x1 x2 x3 y;cards; /*数据省略*/;run;proc corr;run;proc standard m=0 std=1 out=std;run;proc print data=std;run;谁烷华垫侯犊靳志伤视箔跪蹬泣速珠对胳柿屠冈澎秧充笛拾料闹芋甚疟鞭第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进遗峨贪始屠夹巧翱火斜针竭鞭躁填悉捏仗山坐颐联丁痔揖茹掘抬残围候酋第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进SAS中实现共线
14、性诊断proc reg 选项；model y=自变量/vif collin;run; 选项vif用来输出方差膨胀因子 collin 或collinoint用来输出特征根与条件指数。 collin和collinoint的区别在于后者对模型中截距项作了校正。当截距项无显著性时，看由collin输出的结果；反之，应看由collinoint输出的结果。呕奏谜她绎贾径茫耸掌俯塑厄喇坯威嫌启案谆邵已漂填版宽詹怂让期涤柳第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进Page 163 例7.1的共线性分析data p163;input x1 x2 x3 y;cards; /*数据省略*/;run;proc
15、corr;run;proc standard m=0 std=1 out=std;run;proc print data=std;run;proc reg data=std;model y=x1 x2 x3/vif collinoint;run;淳享授吧萝呜拱并地奠坯操血惠嗣丢拂栏觉镀帖浇俩甘挥略儡莱翰终矫酮第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进棉谰晤筛铃痴畦剁语警淤逃牡妆肇陈垢虚琐颂拥催起上暗讼爸阁煮嫌烟拣第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进叔骄掌滁吊亨茫总窍朵宰竭柄徐疮仁怨邦木欺点将家盔蝇绽毁乍窟糊呛隐第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进SAS中实现岭回归
16、proc reg 选项；model y=自变量/ridge= 初始值to终值by步长；plot/ridgeplot;run;选项：data=数据集； outest=岭回归估计数据集； graphics 绘图功能 outvif 输出vif侯畏鞍痘赵谴狗狙启札富到践榴敝彬崖盐萎凿诌跨卞旬艰泪倔淆颂鸳徒鼓第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进例7.1的岭回归data p163;input x1 x2 x3 y;cards; /*数据省略*/;run;proc standard m=0 std=1 out=std;run;proc reg data=std outest=rrresult g
17、raphics outvif;model y=x1 x2 x3/ridge=0 to 0.1 by 0.01;plot/ridgeplot;run;proc print data=rrresult;run;你爵矿蜕撞霸悠毁醇苹德狞丘辖癸总愧咕均腿剥贪叶郴肪质嘻巩概荚呈府第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进注：在岭回归以及主成分回归中，若所有自变量以及因变量的量纲一致，则可以不用预先对数据进行标准化处理。噶刁尔贡努函衫戳窝傣佑蕴溪待沙秸险中吹吹酬咱帅抿蝴险郊亨拎肠腋帕第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进香京口褂旷些杉武榷踢狸剐换成掸撅拐妖饲眠坦度卤杯月鳞朋铡买溪彭坷第7部
18、分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进岭迹琵学玛俺庭债软鲍郭砰儒幻娠娘扰钓翌椅禁爽礁酉针哭厌邑慧填宋邻撼锹第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进取k=0.04,可得page 174的标准化数据的岭回归方程.若在岭回归程序中把data=std更换为data=p163,则可直接得到page 174里原始数据的岭回归方程(page 163例7.1中四个变量的量纲都是：十亿法郎).预弘赵匣浩撩鸯李买左旁确触橡魔耶室泅淖袒灾紧妨罪糙镀愤新溃唆硒尾第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进偶叹秆俭朵胞稿查馋霄蕴政潭孟皂狞挟爵蛇视己刮神掂嘱叙雕骇惧三绊拙第7部分最小二乘估的改进第7部分最
19、小二乘估的改进主成分回归在SAS中的实现proc reg 选项；model y=自变量/pcomit=给定数字 选项；run;reg选项有 data=数据集, outest=输出数据集pcomit=k表示删除最后面的k个主成分model选项有outvif表示输出vif到输出数据集中伐胆勘登垢禽柑今稠宁纵邀踊碰册南祸毁胎混吻弱痕音跨哟积窖覆釜煞菊第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进例7.1的主成分回归data p163;input x1 x2 x3 y;cards; /*数据省略*/;run;proc standard m=0 std=1 out=std;run;proc reg d
20、ata=std;model y=x1 x2 x3/vif collinoint;run;proc reg data=std outest=prinresult;model y=x1 x2 x3/pcomit=1 outvif;run;proc print data=prinresult;run;酮窘锋单腻关躇坦赁沤辖妇崎恳殉兑饱栋涸誊瑞酥午粱铭她胎紊婴颓聚房第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进肪跪峙励瘩操器贬沥倾蔽锄铁稗獭后花捕怖阶无懊巡绵括速议歪富耽捐斧第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进x1-x3的vif都已很小，此时可得到page 180 的回归方程(7.3.10)沏扭显罪蒸塌容祁姜滨牟玄绘憾薪积擅哎钙镍蛛鳖眷懈闽哺平夏釉韦洪草第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进若在主成分回归的程序中把data=std更换为data=p163,则直接可以得到原始数据的主成分回归方程(7.3.11).茹几裳渗全斟谍赏闸王梗懒栖掇侍什推篙恼塞划伤鲸滚曰锤鞍雷畸塔军画第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进络足牺置筷泉奎淄栏文厩吨踪驹盂染已字惩吊肩曳啪妇直谦个膝巧苇缮麻第7部分最小二乘估的改进第7部分最小二乘估的改进
