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回归分析的缺陷,分析GDP有哪些缺陷

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本文以职工平均货币工资为例，利用三种方法的s as程序进行回归-2/，并根据分析的结果总结了三种方法的优缺点 。结果表明，如果定性分析和定量都可以使用，主成分回归和偏最小二乘回归通过成分提取回归建模，考虑到与因变量的关系 ， 偏最小二乘回归优于主成分- 。

1、在多元线性 回归模型中,为什么要对样本可决系数进行调整?教材第74页如果在模型中加入一个解释变量，可确定系数有增大的趋势，因为残差平方和随着解释变量个数的增加有减小的趋势，至少不会增大 。而解释变量个数的增加导致的可确定性系数的增加与拟合的好坏无关，所以比较多元回归模型之间的拟合优度，可确定性系数不是一个合适的指标，必须进行调整 。随着模型中解释变量的增加，多重可决定系数r的平方值会变大 。当解释变量相同但解释变量个数不同时 ， 用多个可确定系数来比较两个模型的拟合程度会带来缺陷，因为可确定系数只考虑变差，不考虑自由度 。
【回归分析的缺陷,分析GDP有哪些缺陷】
随着修正可确定系数的增加 ， F统计量的值不断增加 。方程联合显著性检验的f检验实际上是R平方的显著性检验 。多线性的缺点回归-2/有时在回归-2/中，选择什么样的因子 ， 用什么样的表达式来表示这个因子只是一种猜测，影响了功耗因子的多样性和一些因子的不可预测性，使得-2/ 。

2、最小二乘法、 回归 分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使...最小二乘法:通过最小化误差的平方和找到数据的最佳函数匹配 。通过最小二乘法可以很容易地得到未知数据，并且这些得到的数据与实际数据之间的误差平方和最小 。最小二乘法也可用于曲线拟合 。其他优化问题也可以用最小二乘法通过最小化能量或最大化熵来表示 。优点:实现和计算简单 。缺点:非线性数据无法拟合 。-1 分析方法:指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计方法 。

这种技术通常用于预测分析，时间序列模型和寻找变量之间的因果关系 。优点:在分析多因素模型的情况下，更简单方便 。不仅可以预测和找出函数，还可以自己查看结果的残差来检查模型的准确性 。缺点:回归等式只是一个猜测 ， 影响了因素的多样性和某些因素的不可预测性，以至于回归 分析在某些情况下受到限制 。灰色预测法:颜色预测法是一种对具有不确定因素的系统进行预测的方法 。

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