“残差绝对值和最小”准则的松驰算法
作者机构:电子工业管理干部学院
出 版 物:《预测》 (Forecasting)
年 卷 期:1990年第9卷第2期
页 面:16-18页
核心收录:
学科分类:02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学(可授理学、经济学学位)] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
摘 要:在回归分析、曲线拟合、系统辨识和时间序列建模等数据处理中经常采用最小二乘法。这一方法在理论上较为严谨、数学上易于处理,实际应用中在一般情况下可得到令人满意的结果。但当收集的数据较少,并且有异常数据存在时,用最小二乘法所得到的结果就难以令人信服,在此情况下应用所得到的回归方程或模型等进行预测,则预测精度是很低的,甚至根本不能使用。尽管人们推荐了多种剔除异常数据的建议和方法。