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| 折扣最小一乘法在建立回归预测模型中的应用 | |
| 引用本文： | 杨桂元.折扣最小一乘法在建立回归预测模型中的应用[J].浙江统计,2000(5):18-19. |
| 作者姓名： | 杨桂元 |
| 作者单位： | 安徽财贸学院 |
| 摘 要： | 一、最小一乘法与折扣最小一乘法众所周知 ,误差平方和最小 (通常称为最小二乘法 )是最常用的最优拟合准则之一 ,它的理论相当完善 ,十分广泛地应用于建立各种预测模型 ,通常可获得满意的效果。但它也存在一些局限性 ,如果当数据中夹杂有异常数据时 ,由此得到的预测模型“失真”较大。鉴于最小二乘法的这些不足 ,人们引入了“稳健性”概念加以刻划 ,而“误差绝对值和最小”准则 (或称为最小一乘法 )能克服上述缺点 ,其稳健性比最小二乘法要强得多 ,具有不可替代的优越性。如在时间序列预测中 ,预测变量 ｙ的变化主要依赖时间变量ｔ ,对于给… |
| 关 键 词： | 统计预测精度 折扣最小一乘法 回归预测模型 |
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