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J-GLOBAL ID：201802254661382493   整理番号：18A1541399

リッジ回帰,LASSO回帰とAdaptive-LASSO回帰による財政収入要因分析【JST・京大機械翻訳】

The analysis of the fiscal revenue factors under the ridge regression,LASSO regression and the Adaptive-LASSO regression

著者 (5件)： Dong Xiaogang (長春工業大学数学与統計学院,吉林長春,130012) ,  Diao Yajing (長春工業大学数学与統計学院,吉林長春,130012) ,  Li Huiling (長春工業大学数学与統計学院,吉林長春,130012) ,  Wang Chunjie (長春工業大学数学与統計学院,吉林長春,130012) ,  Wen Linan (長春工業大学数学与統計学院,吉林長春,130012)
資料名： Jilin Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Jilin Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 39  号： 2  ページ： 45-53  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3245A  ISSN： 1674-3873  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 吉林省の財政収入に影響する18の因子を選び、SASソフトを用いて、吉林省の財政収入の多変量回帰モデルを構築した。独立変数が多すぎるため、かつ深刻な多重共線性があるため、変数選択を行う必要があるため、本文はリッジ回帰モデルとモデルを用いる。LASSO回帰モデルとAdaptive-LASSO回帰モデルを用いて変数選択を行い、最後に3つのモデルに対して比較分析を行った。Adaptive-LASSO回帰モデルは,比較的良い結果であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多重化 ,  モデル ,  回帰モデル ,  *因子分析
準シソーラス用語： 比較分析 ,  変数選択 ,  独立変数 ,  多変量 ,  吉林省 ,  *リッジ回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (4件)： リッジ回帰 ,  財政 ,  収入 ,  要因分析