TA的首页自变量之间函数关系回归方程的难题（2）
自变量之间函数关系回归方程的难题（2）
（1）建立多因子回归方程惯用方法是降元，剔除非显著性因子或非显著性交互作用。但由于自变量之间存在着交互影响，后面剔除了一些自变量之后，前面剔除的自变量有可能从原来的不显著变为显著。（《观测数据的分析与处理》：P128）简言之：如自变量存多重相关性，逐步回归法也不适用。（王惠文《pLS回归在消除多重共线性中的作用》）
（2）但当P>2时，正态均值向量最小二乘估计的不可容性，即能够找到另一个估计，在某种意义上一致优于最小二乘估计。”（《应用回归分析》p14）即大于二元的回归方程，最小二乘法并非是最优计算工具。
（1）建立多因子回归方程惯用方法是降元，剔除非显著性因子或非显著性交互作用。但由于自变量之间存在着交互影响，后面剔除了一些自变量之后，前面剔除的自变量有可能从原来的不显著变为显著。（《观测数据的分析与处理》：P128）简言之：如自变量存多重相关性，逐步回归法也不适用。（王惠文《pLS回归在消除多重共线性中的作用》）
（2）但当P>2时，正态均值向量最小二乘估计的不可容性，即能够找到另一个估计，在某种意义上一致优于最小二乘估计。”（《应用回归分析》p14）即大于二元的回归方程，最小二乘法并非是最优计算工具。
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