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2018-09-09
问题:因为解释变量质量的数量级和量纲差异较大,在做预测模型前将各变量进行标准化处理,但是有个问题:就是在使用该预测模型进行预测时,怎么输入新的解释变量呢?莫非要与样本放在一起重新取标准化值吗?
谢谢各位大神解答。
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2018-9-9 15:05:12
把标准回归系数再转换成偏回归系数,此方程可作为实际预测模型。
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2018-9-9 15:18:16
jin216 发表于 2018-9-9 15:05
把标准回归系数再转换成偏回归系数,此方程可作为实际预测模型。
谢谢回答。请问如何转化为偏相关系数呢?有具体的换算公式或者可以直接选用?以下图为例。
捕获3.JPG 另,回归模型中还有些使用了神经网络和支持向量机,这些模型并没有回归系数,请问如何带入计算呢?

再次谢谢回答。
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2018-9-10 12:38:15
wingsjake 发表于 2018-9-9 15:18
谢谢回答。请问如何转化为偏相关系数呢?有具体的换算公式或者可以直接选用?以下图为例。
另,回归模型 ...
你给出的表里有这个未标准化的回归系数B(偏回归系数)啊。直接写出回归方程式就可以用。
偏回归系数 b=标准回归系数x因变量标准差/自变量标准差。如果知道因变量和自变量的标准差,可以用这个公式验证一下。
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2018-9-10 20:33:02
jin216 发表于 2018-9-10 12:38
你给出的表里有这个未标准化的回归系数B(偏回归系数)啊。直接写出回归方程式就可以用。
偏回归系数 b= ...
谢谢回答。可能我没有表达明白我的意思。
我是在构建回归模型之前就把解释变量标准化处理了,如果用这个回归方程用于新数据的预测,如何输入新变量呢?

再次谢谢回答。
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2018-9-11 10:31:59
wingsjake 发表于 2018-9-10 20:33
谢谢回答。可能我没有表达明白我的意思。
我是在构建回归模型之前就把解释变量标准化处理了,如果用这个 ...
写出带入非标准化系数的回归方程之后,即可直接输入新变量(不需要标准化)得到预测值。一般用于预测的模型不是标准化的回归方程(系数为Beta),而是把Beta转化为上表B的实数回归方程,用起来方便,因直接输入变量即可,无须再把它转化正标准化值。
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