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[其他资源] 用DEA优化偏最小二乘回归建模及应用 (2011年)

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    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    数学中国浅夏
    发表于 2021-12-25 11:55 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
                用DEA优化偏最小二乘回归建模及应用 (2011年)
    , h9 i& L# V. R$ T" W0 Y2 H偏最小二乘回归(PLSR)统计建模方法本质上是对数据平均趋势的估算,无法避免“依据错误的数据得到错误的模型”的根本问题.为此,提出用数据包络分析(DEA)优化偏最小二乘回归的建模方法,用DEA方法对数据进行评价,剔除无效数据,将有效的数据用来偏最小二乘回归建模.该方法能有效克服干扰数据对提取成分的影响,弥补偏最小二乘方法的不足.通过实例计算并与PLSR、主成分回归(PCR)比较分析表明:DEA优化偏最小二乘回归建模平均绝对误差为2.66%,低于PLSR的4.07%和PCR的4.45%.
      p  ~7 C4 G) H* Z; Y5 G# t
    ; f( B2 t# ~3 |

    用DEA优化偏最小二乘回归建模及应用.pdf

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