基于errors-in-variables的预测模型及其应用

摘要

预测是统计学实际应用的一个主要方面,多元线性回归预测是一种很好的方法,广泛地应用在各种实际领域,但其局限性及不足也是明显的。本文以一种新的观点认识数据,即认为变量的观测里均含有误差,同时认为不应删除经慎重选择进来的解释变量。为此,本文提出了一种新的多元预测方法———多元线性EIV预测。本文还考虑了新预测模型的一个实例应用,并从相对偏差上与多元回归预测进行了比较,从而揭示了多元线性EIV预测的先进性及较好的预测精度。