回归模型的灵敏度分析
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P333

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Sensitive Analysis for Regression Model
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    摘要:

    回归计算中,由于资料和计算上的误差,使结果也产生一定的误差,通常,采用最小二乘法或最小一乘法来估计回归模型中的参数,即是取目标函数为最小来实现的,如果使目标函数在允许的误差范围内变化,则参数会有相应的变幅,本文探讨了两变数回归时参数估计的灵敏度,在相关关系不甚密切时,误差对结果的影响是较大的。

    Abstract:

    Due to the error of data and calculation,there are certain errors to the results in regression computation. Commonly,we use the least square method or the least one-power method,which is completed by adopting the objective function as minimum. If the error of objective function is permitted to change in a specified range,then the obtained parameters are also corresponding to a variable range. In this paper,the sensitivity of parameters estimation for two variables regression is discussed mainly. When the corrected relationship between series is not intimate,the error may affect largely on the results.

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