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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学
2048 3
2006-12-23
<P>
79801.pdf
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<BR>
79803.txt
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<P>PDF文档里的Problem1和相应的数据(文本文档),该如何分析. 高人能否指点下.</P>
<P>  Problem1:<BR>This simple project is to build a a regression model of the variable Ii, investment to<BR>capital ratio (multiplied by 100), to other variables, such as Qi, total market value to<BR>asset ratio (Tobin's Q), Ci, cash  flow to asset ratio, and Di, long-run debt to asset<BR>ratio. The data fille \project1-1.txt" has four columns: Ii, Qi, Ci and Di. To build a<BR>"best" model, you might use all knowledge you have learned such as model diagnostics,<BR>transformations, model selection, possible higher order terms and interactive terms,<BR>and outliers, so on so forth.</P>
<P>   要求用sas分析,图文并茂。没有头绪。</P>
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2007-2-25 19:46:00
<P>这个事情还是比较麻烦的,我觉得首先要定义什么是“好”,要整理一下你们的教材,关于回归方程好坏的评价准则,比如是根据修正复相关系数、残差平方和、Cp还是PRESS之类的。其次再利用SAS建立回归方程,当然,方法就不用多讲了,反正是让电脑算,你可以考虑逐步回归,还可以做主成分分析,总之把学过的东西都用上。最后,做个表,列出在每种方法所得模型下你刚才已确定的判断指标的数值,进行评价。至于图文并茂的问题比较简单。每种方法的每个模型都可以做残差图,再配方差分析表。要是用了逐步,每次变量进进出出,还是列表看起来清楚;而如果用主成分,除了要贴上特征矩阵、特征根,你还可以把贡献度转成累积频率,再加一条达标线(90% 或者 95%等等),看起来也是很不错的。想表现得严谨一点,不妨根据各个回归方程,把所有指标都算一遍,列成一个大的表,然后写上,按照哪个指标该用哪个方程,并结合金融知识的实际背景,提出自己的观点。这样应该就可以了吧。</P>
<P>见短识浅,还请高手指教。</P>
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2007-5-12 04:25:00
<P>Use EM</P>

<P>add nodes model comparision and socring</P>

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2011-5-22 21:25:07
支持下啊啊啊
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