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2010-07-25

多元统计,如何才能是相关系数最大化?


请教一个多元统计的问题:
为了预测某一大面积地区某一变量Y的取值情况,采集了一些样品(样品是具有代表性的),并对每个样品计算了Y值和若干参数X1X2X3X4......(实测值)
然后就可以通过统计得到一个公式(无论是线性的还是非线性的),用公式就可以大面积的预测Y,但是在之前要做精度评价。精度评价也是用X1X2X3X4….去评价,算出X1’X2’X3’X4’…..(预测值),计算实测值和预测值之间的某些统计特征就可以评价精度了,如相关系数,均方根误差(RMS)
我在一篇文章里面看到使RMS误差最小化(minimizing the RMS deviation来提高是相关系数最大?
我想问的是:
1、他是怎么做到的?如何通过RMS误差最小化来提高相关系数?


2、各种统计方法改如何选择?我之前用多元线性回归和逐步线性回归做过,结果都不好。


3、参数(就是X1X2X3…)的选择有什么准则?我准备计算更多的参数,但是怎么取舍?除了XnY之间相关系数之外还有什么准则?如果用相关系数来取舍,大概是个什么范围?

PS:提到的论文是英文的,还有点长,大家就不用看了(论文名:Lunar soil characterization consortium analyses: Pyroxene and maturity estimates derived from Clementine image data)


     谢谢啊~~
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2010-7-25 20:35:15
选择相关度高的自变量,选择适合的函数类型。
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2010-7-25 20:37:24
如有可能,最好先作图观察。
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2010-7-25 20:45:11
feig 发表于 2010-7-25 20:35
选择相关度高的自变量,选择适合的函数类型。
这样自变量好选了,但是函数类型(和统计方法差不多吧?)怎么取舍?

谢了~
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2010-7-25 20:48:38
feig 发表于 2010-7-25 20:37
如有可能,最好先作图观察。
作图?但是我感觉单个图只能反映两个参数之间的关系,比如二维散点图。

怎么反映多个变量之间的关系?
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2010-7-25 20:56:26
可以分别作出所有自变量的关系图,按图形选择各个自变量的函数类型。
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