基于主成分分析法的赤足迹预测身高模型

贺矗

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基于主成分分析法的赤足迹预测身高模型

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cqvip:目的:消除变量间的多重共线性关系后建立新的多元回归模型。方法:采用主成分分析法对从赤足迹中测量的8个变量进行降维,得到4个互相没有相关性的主成分。得到的主成分作为新的变量建立多元回归模型。结果:主成分回归模型可以消除多重共线性问题,同时减少变量的数量,降低回归模型复杂度的同时使预测结果更加合理。结论:该方法能够得出各变量对主成分的贡献度,同时降维消除共线性问题后得到的回归方程预测身高的准确度比当前已有的回归方程更高。

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来源
《科技传播》 |2020年第8期|111-112|共2页
作者
贺矗;
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作者单位

中国刑事警察学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 O2;
关键词
多重共线性; 主成分分析法; 回归模型; 预测身高;

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