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      期刊評(píng)價(jià)中非線性評(píng)價(jià)方法選取的檢驗(yàn)研究*

      2014-04-13 08:09:18俞立平宋夏云
      中國(guó)科技期刊研究 2014年8期
      關(guān)鍵詞:共線性回歸系數(shù)乘法

      ■俞立平 宋夏云

      1 引言

      學(xué)術(shù)期刊的質(zhì)量和水平是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)科技創(chuàng)新實(shí)力的綜合體現(xiàn),期刊評(píng)價(jià)對(duì)于提高辦刊質(zhì)量,調(diào)動(dòng)廣大科技工作者的積極性,促進(jìn)學(xué)術(shù)公平具有十分重要的意義。由于單指標(biāo)評(píng)價(jià)提供的信息量畢竟有限,因此指標(biāo)體系評(píng)價(jià)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中得到了廣泛的應(yīng)用。迄今為止,指標(biāo)體系綜合評(píng)價(jià)方法已經(jīng)有幾十種,由于不同評(píng)價(jià)方法的原理不同,評(píng)價(jià)結(jié)果也不相同,因而評(píng)價(jià)方法的選取成為學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的首要問題。

      期刊多屬性評(píng)價(jià)方法大致上可以分為兩類,一類是加權(quán)匯總類評(píng)價(jià)方法,其原理是通過不同的方法得到權(quán)重,然后將評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行加權(quán)匯總,典型的有層次分析法、熵權(quán)法、離散系數(shù)法等。另一類是非線性評(píng)價(jià)方法,評(píng)價(jià)結(jié)果與評(píng)價(jià)指標(biāo)并不是精確的線性關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系。該類方法數(shù)量更多,典型的有主成分分析、因子分析、TOPSIS、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、粗糙集等。非線性評(píng)價(jià)方法眾多,在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中得到了廣泛的應(yīng)用,但是對(duì)于如何選取非線性評(píng)價(jià)方法,以及對(duì)非線性評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果如何檢驗(yàn)卻缺乏深入的研究。

      在采用多屬性評(píng)價(jià)方法對(duì)期刊進(jìn)行評(píng)價(jià)領(lǐng)域,國(guó)外學(xué)者M(jìn)cCabe等[1]從作者、讀者、期刊三方面構(gòu)建期刊評(píng)價(jià)模型,將投稿作者獲益度、論文隨機(jī)質(zhì)量、編輯審稿能力幾個(gè)指標(biāo)應(yīng)用于OA期刊質(zhì)量評(píng)價(jià)。Cho[2]利用Citabase上的元數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)計(jì)量數(shù)據(jù)來分析,構(gòu)建了一個(gè)以被引頻次和點(diǎn)擊率為主要指標(biāo)的新型復(fù)合指標(biāo)體系,用來評(píng)價(jià)OA論文質(zhì)量和作者學(xué)術(shù)成就。Farrokh等[3]認(rèn)為影響因子應(yīng)該給予不同權(quán)重,被引用的期刊與引用期刊屬于同一檔次權(quán)重為1,被引用的期刊低于引用期刊檔次的權(quán)重大于1,被引用的期刊高于引用期刊檔次的權(quán)重小于1。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究相對(duì)較多,主要集中在采用不同的方法對(duì)不同學(xué)科的期刊進(jìn)行評(píng)價(jià)。

      學(xué)術(shù)界在評(píng)價(jià)方法的特點(diǎn)與選擇領(lǐng)域的研究并不多。趙星等[4]根據(jù)不同人文社科期刊h指數(shù)與CSSCI排名的Spearman等級(jí)相關(guān)分析結(jié)果,發(fā)現(xiàn)13個(gè)學(xué)科相關(guān),但在馬克思主義和民族學(xué)沒有得到證實(shí)。俞立平[5]將標(biāo)準(zhǔn)TOPSIS的2次冪推廣到其他冪次并分別進(jìn)行評(píng)價(jià),同時(shí)比較了不同評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性、區(qū)分度、打分傾向、數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)等。辛督強(qiáng)[6]認(rèn)為采用主成分分析法不僅可以解決期刊綜合評(píng)價(jià)中指標(biāo)的相關(guān)性和權(quán)重選取問題,還可以有效消除自引過高導(dǎo)致的影響力評(píng)價(jià)失真問題。

      總體上,國(guó)外研究側(cè)重采用單指標(biāo)和一些復(fù)合指標(biāo)對(duì)期刊進(jìn)行評(píng)價(jià),采用指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)的不多,國(guó)內(nèi)學(xué)者則采用各種多屬性評(píng)價(jià)方法對(duì)期刊進(jìn)行評(píng)價(jià),涉及的評(píng)價(jià)方法有主成分分析、因子分析、TOPSIS、模糊數(shù)學(xué)、灰色關(guān)聯(lián)分析、秩和比、層次分析法等等。由于評(píng)價(jià)方法眾多,在評(píng)價(jià)方法的選擇上,往往僅僅強(qiáng)調(diào)作者自己所采用評(píng)價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn),缺乏對(duì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行檢驗(yàn)的研究。

      本文提出一種非線性評(píng)價(jià)方法選取的檢驗(yàn)思路,其原理是首先進(jìn)行評(píng)價(jià),然后將評(píng)價(jià)結(jié)果作為因變量,標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為自變量進(jìn)行回歸,如果全部回歸系數(shù)為正,說明評(píng)價(jià)方法總體沒有問題,如果回歸系數(shù)存在負(fù)數(shù),則進(jìn)一步采用偏最小二乘法進(jìn)行回歸,一旦發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)的回歸系數(shù)仍然為負(fù),說明存在“正向指標(biāo)增加,評(píng)價(jià)結(jié)果減少”的現(xiàn)象,則必須淘汰該評(píng)價(jià)方法。由于非線性評(píng)價(jià)方法眾多,本文以期刊評(píng)價(jià)中應(yīng)用較多的主成分分析為例加以說明。

      2 研究方法

      2.1 期刊評(píng)價(jià)方法選取的影響因素

      在期刊評(píng)價(jià)中,評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一些特點(diǎn)決定了評(píng)價(jià)方法的選擇和檢驗(yàn),主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

      第一,評(píng)價(jià)指標(biāo)眾多。比如總被引頻次、影響因子、即年指標(biāo)、被引半衰期、引用半衰期、學(xué)科影響指標(biāo)、學(xué)科擴(kuò)散因子、基金論文比、地區(qū)分布數(shù)、海外論文比、特征因子、H指數(shù)、ACIF等等,數(shù)量有幾十種。由于每個(gè)指標(biāo)的側(cè)重點(diǎn)和特點(diǎn)不同,這樣,采用指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)成為一種能夠全面反映期刊水平的有效方法。

      第二,評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)度較高。比如總被引頻次與影響因子、5年影響因子、即年指標(biāo)之間由于均是被引性質(zhì)的指標(biāo),往往存在較高程度的相關(guān);期刊的學(xué)術(shù)質(zhì)量越高,被引水平也越高,這樣h指數(shù)、特征因子與期刊的被引指標(biāo)之間相關(guān)度也比較高。由于評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)程度較高現(xiàn)象的存在,導(dǎo)致非線性評(píng)價(jià)方法在進(jìn)行評(píng)價(jià)結(jié)果與評(píng)價(jià)指標(biāo)回歸時(shí),由于多重共線性而產(chǎn)生回歸系數(shù)估計(jì)值偏誤、t檢驗(yàn)值偏小、回歸符號(hào)出錯(cuò)等現(xiàn)象。

      第三,多屬性評(píng)價(jià)方法眾多。雖然每種評(píng)價(jià)方法均有其優(yōu)點(diǎn)和不足,但總體上,多屬性評(píng)價(jià)方法中絕大多數(shù)均可用于期刊評(píng)價(jià),因而會(huì)存在評(píng)價(jià)方法的選擇問題,即采用什么樣的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)多屬性評(píng)價(jià)方法進(jìn)行選取。

      2.2 非線性評(píng)價(jià)方法選取的檢驗(yàn)原理

      通常情況下,在對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,所有的反向指標(biāo)已經(jīng)正向化,這樣對(duì)所有指標(biāo)而言,評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)該正相關(guān)。若評(píng)價(jià)結(jié)果為Y,評(píng)價(jià)指標(biāo)為Xi,則他們的關(guān)系是:

      公式(1)中,c1、c2…cn分別為X1、X2…Xn的回歸系數(shù),c1、c2…cn均大于0,或者說,c1、c2…cn某種程度上相當(dāng)于非線性評(píng)價(jià)方法中各指標(biāo)的權(quán)重,反映了不同指標(biāo)的重要性。

      然而,由于多重共線性的存在,c1、c2…cn的回歸系數(shù)可能存在小于0的情況,并且出現(xiàn)t檢驗(yàn)值偏小,回歸系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)的現(xiàn)象,所以采用傳統(tǒng)回歸作為判斷非線性評(píng)價(jià)方法選取的標(biāo)準(zhǔn)是不合適的。

      那么如何克服多重共線性問題呢?傳統(tǒng)的方法主要有兩種,一種是采用嶺回歸,另一種是采用偏最小二乘法。

      嶺回歸在數(shù)據(jù)量較少的情況下是不適用的,在期刊評(píng)價(jià)中,經(jīng)常存在期刊數(shù)量少于評(píng)價(jià)指標(biāo)的情況,比如一些期刊數(shù)量較少的學(xué)科。此外,嶺回歸是一種有偏的估計(jì)方法,通過放棄最小二乘法的無(wú)偏性,以損失部分信息,降低精度為代價(jià)來解決多重共線性問題。而偏最小二乘法在數(shù)據(jù)量較少、數(shù)據(jù)分布有偏、多重共線性比較嚴(yán)重的情況下?lián)碛休^大的優(yōu)勢(shì)。

      偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)是Wold等[7]提出的一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法,它結(jié)合了傳統(tǒng)多元回歸、典型相關(guān)分析、主成分分析法的優(yōu)點(diǎn),在回歸建模中采用了信息綜合與篩選技術(shù),在解釋變量多重相關(guān)性及變量個(gè)數(shù)多于觀察個(gè)體時(shí),是一種較好的新型數(shù)據(jù)分析方法。

      對(duì)于自變量向量X和因變量向量Y,根據(jù)主成分分析的原理,首先從X中提取成分t1,從Y中提取成分u1,同時(shí)t1和u1的變異方差達(dá)到最大,即

      考慮到回歸建模的需要,又需要t1對(duì)u1有最大解釋能力,根據(jù)典型相關(guān)分析的原理,要求t1和u1的相關(guān)系數(shù)最大,即:

      在考慮以上兩方面因素的同時(shí),偏最小二乘法以t1和u1協(xié)方差最大作為提取條件,即:

      t1和u1提取后,分別進(jìn)行X對(duì)t1和Y對(duì)t1進(jìn)行回歸,如果回歸方程達(dá)到PRESS精度要求,則算法終止,否則將從X提取t1后的殘余數(shù)據(jù)以及Y提取u1后的殘余數(shù)據(jù)中繼續(xù)提取t2和u2,直到達(dá)到PRESS精度為止。由于t和u是彼此正交的,因而較好地解決了多重共線性問題。

      如果最終從X中提取了m個(gè)成分t1、t2…tm,從Y中提取了q個(gè)成分u1、u2…um,則進(jìn)行Yk對(duì)于t1、t2…tm的回歸,最后再將其轉(zhuǎn)換為Yk對(duì)于x1、x2…xm的方程。

      對(duì)于非線性評(píng)價(jià)方法選取的檢驗(yàn)方法如下:

      第一步,根據(jù)期刊評(píng)價(jià)目的,慎重選取期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)。

      第二步,對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,包括對(duì)反向指標(biāo)進(jìn)行正向化處理,然后選取某種非線性評(píng)價(jià)方法進(jìn)行評(píng)價(jià),得到評(píng)價(jià)結(jié)果。

      第三步,用評(píng)價(jià)結(jié)果作為因變量,標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為自變量進(jìn)行回歸,如果回歸系數(shù)均為正值,則檢驗(yàn)結(jié)束,說明評(píng)價(jià)方法選取沒有問題。

      第四步,如果回歸系數(shù)存在負(fù)數(shù),則采用偏最小二乘法進(jìn)行估計(jì),繼續(xù)檢查回歸系數(shù)的符號(hào),如果全部為正,檢驗(yàn)結(jié)束。

      第五步,如果回歸系數(shù)存在負(fù)數(shù),則對(duì)回歸系數(shù)為負(fù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行深入分析,質(zhì)疑選取該評(píng)價(jià)指標(biāo)的合理性,如果指標(biāo)選取沒有問題,則說明該非線性評(píng)價(jià)方法不能采用,必須更換評(píng)價(jià)方法。

      第六步,如果評(píng)價(jià)指標(biāo)有問題,則刪除或更換成其他指標(biāo),重復(fù)第一步到第五步。

      3 數(shù)據(jù)

      本文采用湯森路透JCR 2011年光學(xué)期刊評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為例來進(jìn)行研究,增強(qiáng)版JCR從2007年開始公布,共有7個(gè)指標(biāo),分別是:總被引頻次(Total Cites,X1)、影響因子(Impact Factor,X2)、5年影響因子(5-Year Impact Factor,X3)、即年指標(biāo)(Immediacy Index,X4)、被引半衰期(Cited Half-Life,X5)、特征因子分值(Eigenfactor Score,X6)、論文影響分值(Article Influence Score,X7)。這些指標(biāo)中,除了被引半衰期是反向指標(biāo)外,其他指標(biāo)均是正向指標(biāo),在評(píng)價(jià)的時(shí)候需要對(duì)這些指標(biāo)統(tǒng)一進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化后所有指標(biāo)均為正向指標(biāo),并且所有指標(biāo)的極大值均為100。

      2011年JCR光學(xué)期刊共有77種,由于部分期刊部分指標(biāo)數(shù)據(jù)為0,主要原因是有的期刊剛剛新辦,還沒有數(shù)據(jù),因此將其刪除,最終剩下66種期刊。

      表1 標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)

      標(biāo)準(zhǔn)化后變量間的相關(guān)系數(shù)如表1所示。相關(guān)系數(shù)最高的是影響因子與5年影響因子,相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.997,此外5年影響因子與論文影響分值相關(guān)系數(shù)為0.995,影響因子與論文影響分值相關(guān)系數(shù)為0.991,總被引頻次與特征因子相關(guān)系數(shù)為0.934,均處于較高水平,期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)性比較高。

      4 實(shí)證結(jié)果

      4.1 主成分分析評(píng)價(jià)

      主成分分析是一種比較有代表性的多屬性評(píng)價(jià)方法,它能較好地處理評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)性問題,在期刊評(píng)價(jià)中得到了廣泛的應(yīng)用,因此本文選取主成分分析法作為非線性評(píng)價(jià)方法的代表來進(jìn)行研究。

      采用主成分分析首先必須進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett的檢驗(yàn),用來檢驗(yàn)選取主成分分析方法的合理性,結(jié)果KMO檢驗(yàn)值為0.663,大于0.5的經(jīng)驗(yàn)值,Bartlett卡方檢驗(yàn)值為803.163,相伴概率為0.000,說明從主成分分析法適用的角度,選取該方法沒有問題。

      采用主成分進(jìn)行評(píng)價(jià),方差貢獻(xiàn)率大于1的主成分共有3個(gè),第一主成分占49.90%,第二主成分占16.09%,第三主成分占14.61%,3個(gè)主成分累計(jì)占90.59%,因此選取3個(gè)主成分進(jìn)行評(píng)價(jià),由于評(píng)價(jià)結(jié)果存在負(fù)值,因此采用全部結(jié)果加上極差的方法進(jìn)行正數(shù)轉(zhuǎn)換,然后再除以極大值后乘以100進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,由于篇幅所限,前30種期刊的評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示。

      表2 主成分評(píng)價(jià)前30種期刊

      4.2 主成分法選取的檢驗(yàn)

      首先采用傳統(tǒng)回歸對(duì)主成分分析進(jìn)行初步檢驗(yàn),自變量為標(biāo)準(zhǔn)化以后的指標(biāo)值,因變量為主成分評(píng)價(jià)結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化后的值,結(jié)果如下:

      所有變量均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),擬合優(yōu)度R2較高,為0.999,接近1,但是標(biāo)準(zhǔn)化后的被引半衰期的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù),也就是說,光學(xué)期刊被引用論文越新,期刊質(zhì)量越差,明顯不符常理,主要原因是多重共線性引起的。進(jìn)一步進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。影響因子、5年影響因子、論文影響分值的方差膨脹系數(shù)均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10。

      表3 共線性檢驗(yàn)

      在這種情況下,進(jìn)一步采用偏最小二乘法進(jìn)行估計(jì),當(dāng)自變量選取3個(gè)主成分時(shí),PRESS檢驗(yàn)值達(dá)到最小,此時(shí),7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的回歸系數(shù)依次為1.058、1.096、1.088、0.945、0.594、1.148、1.064,均大于0,說明偏最小二乘法很好地解決了多重共線性導(dǎo)致回歸系數(shù)為負(fù)這個(gè)問題,也就是說采用主成分分析進(jìn)行期刊評(píng)價(jià)在方法選取上是并沒有問題的。

      表4為選取1~5個(gè)主成分時(shí)偏最小二乘法的回歸結(jié)果,總體上回歸結(jié)果比較穩(wěn)健,說明了偏最小二乘法的優(yōu)越性。

      表4 1-5個(gè)主成分下的偏最小二乘法估計(jì)

      5 結(jié)論

      5.1 PLS是篩選非線性評(píng)價(jià)方法的一種有效手段

      期刊評(píng)價(jià)方法以非線性評(píng)價(jià)法為主,長(zhǎng)期以來,對(duì)期刊非線性評(píng)價(jià)方法的選取沒有客觀公認(rèn)的方法,一般只要符合評(píng)價(jià)方法本身的前提條件即可,而這相對(duì)容易達(dá)到,很多非線性評(píng)價(jià)方法甚至沒有嚴(yán)格的使用前提條件,這其實(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。偏最小二乘法本著正向評(píng)價(jià)指標(biāo)值增加、評(píng)價(jià)結(jié)果一定增加的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行檢驗(yàn),開辟了一種新的思路。此外,偏最小二乘法完全克服了評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性導(dǎo)致的多重共線性的影響,在評(píng)價(jià)期刊數(shù)量較少、評(píng)價(jià)指標(biāo)較多的情況下一樣適用,其應(yīng)用具有相當(dāng)?shù)膹V泛性。

      正向評(píng)價(jià)指標(biāo)值增加,評(píng)價(jià)結(jié)果增加是一個(gè)隱性公理,只有在極少數(shù)情況下才會(huì)出現(xiàn)異常,何況不采用偏最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)根本無(wú)法發(fā)現(xiàn),因而容易被忽視,從而導(dǎo)致非線性評(píng)價(jià)方法的誤用,這是需要值得重視和改進(jìn)的。

      5.2 PLS同樣可以作為指標(biāo)篩選的方法

      凡事都是相對(duì)的,在采用偏最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)期刊正向指標(biāo)回歸系數(shù)為負(fù)數(shù),一方面可能是評(píng)價(jià)方法選取有問題,另一方面也有可能是指標(biāo)選取有問題。對(duì)于傳統(tǒng)的期刊影響力指標(biāo),一般不會(huì)有這個(gè)現(xiàn)象,更多的是一些與期刊質(zhì)量關(guān)聯(lián)度不太好的指標(biāo),比如海外論文比、地區(qū)分布數(shù)等,在這種情況下,如果回歸系數(shù)出現(xiàn)負(fù)數(shù),還要考慮到評(píng)價(jià)指標(biāo)自身不能很好地反映期刊質(zhì)量,此時(shí)就要?jiǎng)h除該指標(biāo),并不一定是評(píng)價(jià)方法的選取問題,要具體問題具體分析。

      5.3 PLS可以推廣到所有非線性評(píng)價(jià)方法的篩選

      本文選取主成分分析法為例進(jìn)行說明,其實(shí)用偏最小二乘法來進(jìn)行評(píng)價(jià)方法的選取可以推廣到所有非線性評(píng)價(jià)方法,具有十分廣闊的應(yīng)用前景。主要原因是,線性評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)結(jié)果是相等關(guān)系,而非線性評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)結(jié)果是相關(guān)關(guān)系。從統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸的角度,本文回歸仍然是一種“線性”回歸,當(dāng)然線性評(píng)價(jià)與線性回歸并不是一回事。需要說明的是,加權(quán)匯總類線性評(píng)價(jià)方法是不能采用本文的方法進(jìn)行檢驗(yàn)的,需要探索其他的方法。

      1 Mark JMccabe,Christopher M Snyder.Amodal of academic journal quality with applications to Open access journals.[2011-06-11].http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.116.7562&rep=repl&type=pdf

      2 Cho SR.New evaluation indexes for articles and authors academic achievements based on Open Access Resources.Scientometrics,2008,77(1):91-112

      3 Farrokh Habibzadeh,Mahboobeh Yadollahie.Journal weighted impact factor:A proposal.JournalofInformetrics,2008,2(2):164-172

      4 趙星,高小強(qiáng),周春雷.h指數(shù)在人文社會(huì)學(xué)科中的評(píng)價(jià)表征能力:期刊視角的實(shí)證.情報(bào)學(xué)報(bào),2010,29(6):1125-1130

      5 俞立平,潘云濤,武夷山.TOPSIS在期刊評(píng)價(jià)中的應(yīng)用及在高次冪下的推廣.統(tǒng)計(jì)研究,2012,29(12):96-100

      6 辛督強(qiáng).基于主成分分析的13種力學(xué)類中文期刊綜合評(píng)價(jià).中國(guó)科技期刊研究,2012,23(2):224-227

      7 Wold S,Martens H,Wold H.Themultivariate calibration problem in chemistry solved By the PLSmethod.Heidelberg:Springer-Verlag,1983:286-293

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