1. 毕业设计（论文）主要目标：
首先，介绍分析什么是多重共线性、多重共线性产生的原因以及危害，再介绍几种常用的诊断多重共线性问题的方法，并为了克服多重共线性，考虑采用了主成分-逐步回归模型、偏最小二乘法、岭回归以及Lasso-最小角回归等回归模型进行建模分析。
通过实例分析建模后得到的相关重要参数进行比较分析这几种回归模型的拟合程度的好坏、能否有效的消除多重共线性以及向外预测的模型解释性等做总结验证这些模型是否能够很好的解决了变量之间存在的多重共线性问题。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
在进行多元回归分析时，常常会碰到多重共线性的问题，多重共线性给我们构建模型带来了很多负面的影响，如何能够有效地减少或消除多重共线性给模型带来的影响，我们主要采用了主成分-逐步回归模型、偏最小二乘法、岭回归以及Lasso-最小角回归进行实例分析以及预测。通过得到模型的相关参数进行比较分析所用的回归模型有没有能够很好的解决多重共线性问题以及预测的能力。
3. 主要参考文献
[1].满敬銮，杨薇. 基于多重共线性的处理方法[J].数学理论与应用，2010,30（2）：105-109.
[2].Alan J.Izenman. Modern Multivariate Statistical[M].Springer,2013.[3].张尧庭，方开泰. 多元统计分析引论[M].北京：科学出版社，1982. [4]. Efron etc. Least Angle Regression[M]. The Annals of Statistics,2004,32：407-4999[5]. 王惠文，吴载斌，孟浩.偏最小二乘回归的现象与非线性方法[M].北京：国防工业出版社，2006.
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