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JMASM41: An Alternative Method for Multiple Linear Model Regression Modeling, a Technical Combining of Robust, Bootstrap and Fuzzy Approach (SAS)

机译:Jmasm41:多线性模型回归建模的另一种方法,鲁棒,自举和模糊方法(sas)的技术组合

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摘要

Research on modeling is becoming popular nowadays, there are several of analyses used in research for modeling and one of them is known as applied multiple linear regressions (MLR). To obtain a bootstrap, robust and fuzzy multiple linear regressions, an experienced researchers should be aware the correct method of statistical analysis in order to get a better improved result. The main idea of bootstrapping is to approximate the entire sampling distribution of some estimator. To achieve this is by resampling from our original sample. In this paper, we emphasized on combining and modeling using bootstrapping, robust and fuzzy regression methodology. An algorithm for combining method is given by SAS language. We also provided some technical example of application of method discussed by using SAS computer software. The visualizing output of the analysis is discussed in detail.
机译:如今,建模研究正变得越来越流行,用于建模研究的分析有多种,其中一种被称为应用多元线性回归(MLR)。为了获得自举,鲁棒且模糊的多元线性回归,有经验的研究人员应意识到正确的统计分析方法,以便获得更好的改进结果。自举的主要思想是近似某个估计量的整个采样分布。要实现此目的,是通过对我们原始样本进行重采样。在本文中,我们强调使用自举,鲁棒和模糊回归方法进行组合和建模。 SAS语言给出了一种合并方法的算法。我们还提供了使用SAS计算机软件讨论的方法应用的一些技术示例。详细讨论了分析的可视化输出。

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