摘要
经济学变量之间往往存在相关关系,这使得模型系数之间存在混杂。首先,对原始数据进行多重共线性诊断;然后,基于岭回归,借助岭迹分析,确定岭参数和岭回归各参数估计。讨论了江苏省财政收入及其影响因素,通过与普通线性回归比较,发现基于岭回归的各参数估计更加精确并且有更高的预测精度。
There is often a correlation among economic variables,which makes the model coefficients confounded.In this paper,the multicollinearity diagnosis of the original data is carried out,and then the ridge parameters and the parameter estimation of ridge regression are determined based on ridge regression and ridge trace analysist.The fiscal revenue of Jiangsu Province and its influencing factors are discussed,compared with the ordinary linear regression method,the ridge regression is more accurate and has higher prediction accuracy.
作者
丁先文
袁红
马强
陈雪平
DING Xianwen;YUAN Hong;MA Qiang;CHEN Xueping(School of Mathematics and Physics,Jiangsu University of Technology,Changzhou 213001,China)
出处
《江苏理工学院学报》
2020年第6期5-10,共6页
Journal of Jiangsu University of Technology
基金
国家自然科学基金“成分投影设计理论及其应用”(11971204)
江苏理工学院人才引进项目“不完全数据下分位数回归模型的变量选择”(KYY18047)
江苏理工学院教改课题“统计学专业实践教学培养模式与研究”(11611211804)。
关键词
多重共线性
岭回归
岭迹图
显著性检验
参数估计
multicollinearity
ridge regression
ridge trace
significance test
parameter estimation
