目錄

前言

算法原理

數學模型

Ridge 回歸的估計量

Ridge 回歸與標準多元線性回歸的比較

3. Ridge 參數的選擇

算法步驟

SPSSPRO

1、作用

2、輸入輸出描述

3、案例示例

4、案例數據

5、案例操作

6、輸出結果分析

7、注意事項

8、模型理論

SPSSAU

嶺回歸分析案例

1、背景

2、理論

3、操作

4、SPSSAU 輸出結果

5、文字分析

6、剖析

疑難解惑

F 值括號里面的兩個值分別是什么?

智能分析每次都提示k值為0.99？

嶺回歸分析前是否需要對數據進行標準化處理？

嶺回歸時提示‘某標題數字恒定，請檢查數據！’？

嶺回歸時沒有輸出標準化回歸系數？

SPSSAU嶺回歸判斷k值的標準是什么？

嶺回歸分析案例

其他說明

優缺點

優點

局限性

代碼實現

MATLAB

R語言

python

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前言

嶺回歸分析（Ridge Regression）是一種改良的最小二乘法，其通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息為代價來尋找效果稍差但回歸系數更符合實際情況的模型方程。

簡單來說，嶺回歸是通過引入k個單位陣，使回歸系數可以估計，得到的回歸估計值要比簡單線性回歸系數更加穩定，也更加接近真實情況。雖然引入單位陣會導致信息丟失，但同時也換來回歸模型的合理估計。

算法原理

數學模型

Ridge 回歸的估計量