岭回归excel计算过程.xls

岭回归做法 原理 岭回归主要解决的由于多重共线性导致的 X X 0的问题 通过加正则项减小 X X 逆对角线过大的误差 原始数据 X1X2Y 1 11 116 3 1 41 516 8 1 71 819 2 1 71 718 1 81 919 5 1 81 820 9 1 91 821 1 22 120 9 2 32 420 3 2 42 522 一 数据处理 中心化XY转置 X1X2YX 0 71 0 76 3 2 0 71 0 41 0 41 0 36 2 7 0 76 0 36 0 11 0 06 0 3 0 11 0 16 1 5 0 010 040 0 01 0 061 4 0 09 0 061 6 0 190 241 4 0 490 540 8 0 590 642 5 二 计算步骤 公式 hat X X 逆 X Y X X0X X 0 05In0 05X X 0 1In0 1 1 3291 3941 3791 3941 4291 394 1 3941 5041 3941 5541 3941 604 X X 0 05558 X X 0 19973 X X 0 34888 X X 逆 X X 0 05In 逆 X X 0 1In 逆 27 060094 25 080967 78050368 6 9794224 59756936 3 995643 25 0809623 911479 6 979422226 9043208 3 99564324 0959642 hat hat hat 111 307305 14 6085215 13 4752924 2 6 59068 2 0 369549 20 6268344 X X 0 4In0 4X X 0 5InX X 0 6In0 6 1 7291 3941 8291 3941 9291 394 1 3941 9041 3942 0041 3942 104 X X 1 34878 X X 1 72208 X X 2 11538 X X 0 4In 逆 X X 0 5In 逆 X X 0 6In 逆 1 4116461 1 0335271 163709003 0 8094860 99462035 0 658983 1 0335271 2818992 0 80948621 0620877 0 65898330 9118929 hat hat hat 12 1978825 12 0605663 11 9535308 21 463315 21 4858137 21 4861112 三 归纳结果 k0 000 050 100 150 200 30 111 314 613 482 992 712 39 2 6 59 0 370 631 021 211 39 四 制作散点图 五 计算误差 K 0k 0 2k 0 5 YY hatMSEY hatMSEY hatMSE 3 2 3 019270 032663506 2 8486080 123476598 2 59222050 369396 2 7 2 263350 190663113 1 5492421 324244209 1 37972511 7431258 0 3 0 8483630 300701673 0 3712460 005076062 0 31581110 00025 1 5 0 1892951 717948356 0 4926171 014820889 0 46439251 0724829 0 0 37670 141903080 02141860 000458758 0 038826880 0015075 1 40 28236781 249101828 0 0999522 249855027 0 10975452 2793586 1 61 41309820 0349322690 17134312 041060426 0 096302152 2611072 1 40 56662470 6945144150 80674890 351946844 0 748102880 4249699 0 81 98161211 3962071331 98474431 403619126 1 812016861 0241781 2 52 45327460 0021832672 37740950 015028439 2 166654860 111119 0 640090960 947731821 0319439 1 60 1 40 1 20 1 00 0 80 0 60 0 40 0 20 0 00 8 00 6 00 4 00 2 00 0 00 2 00 4 00 6 00 8 00 10 00 12 00 14 00 1 2 0 11 0 11 0 01 0 010 090 190 490 59 0 06 0 160 04 0 06 0 060 240 540 64 X X 0 15In0 15X X 0 2In0 2X X 0 3In0 3 1 4791 3941 5291 3941 6291 394 1 3941 6541 3941 7041 3941 804 X X 0 50303 X X 0 66218 X X 0 99548 X X 0 15In 逆 X X 0 2In 逆 X X 0 3In 逆 3 28807427 2 7712062 5733184 2 1051681 8121911 1 400329 2 771206492 9401825 2 1051682 3090398 1 4003291 6363965 hat hat hat 12 9907958 12 7129481 12 3912685 21 0162217 21 2137032 21 3949954 岭回归做法 岭回归主要解决的由于多重共线性导致的 X X 0的问题 通过加正则项减小 X X 逆对角线过大的误差 X X In1X X 1 5In1 5 2 3291 3942 8291 394 1 3942 5041 3943 004 X X 3 88858 X X 6 55508 X X In 逆 X X 1 5In 逆 0 643936861 0 3584860 4582705 0 212659 0 358485620 5989333 0 2126590 4315737 hat hat 11 6634504 11 4322419 21 4102037 21 2827746 0 400 500 601 001 50 2 202 061 951 661 43 1 461 491 491 411 28 1 60 1 40 1 20 1 00 0 80 0 60 0 40 0 20 0 00 8 00 6 00 4 00 2 00 0 00 2 00 4 00 6 00 8 00 10 00 12 00 14 00 1 2 岭回归做法 原理 岭回归主要解决的由于多重共线性导致的 X X 0的问题 通过加正则项减小 X X 逆对角线过大的误差 一 数据处理 X X 逆 原始数据转置 CX1X2YX 11 11 116 3111 11 41 516 81 11 41 7 11 71 819 21 11 51 8 11 71 718 11 81 919 5公式 hat X X 逆 X Y 11 81 820 9 11 91 821 1 122 120 9 12 32 420 3 12 42 522 二 计算步骤 X X0X X 0 05In0 05 1018 118 610 0518 118 6 18 134 0935 0618 134 1435 06 18 635 0636 118 635 0636 15 X X 0 5558 X X 2 24517 X X 逆 X X 0 05In 逆 2 6005757 2 3281760 92119472 208028791 0 979436 0 186177 2 32817627 060094 25 08096 0 979435867 7265864 6 989671 0 9211947 25 0809623 911479 0 18617744 6 9896716 9023726 hat hat C11 292443C10 538129 111 307305 15 1886383 2 6 59068 2 0 259277 X X 0 2In0 2X X 0 3In0 3 10 218 118 610 318 118 6 18 134 2935 0618 134 3935 06 18 635 0636 318 635 0636 4 X X 9 72648 X X 16 73252 X X 0 2In 逆 X X 0 3In 逆 1 5959936 0 505219 0 3298211 350209054 0 401852 0 302883 0 5052192 4983344 2 154119 0 40185221 7307614 1 461705 0 329821 2 1541192 2770828 0 30288325 1 4617051 5901371 hat hat C8 395693C7 4825932 13 9590273 13 9075106 22 0271794 22 5378144 X X 0 6In0 6X X In1 10 618 118 61118 118 6 18 134 6935 0618 135 0935 06 18 635 0636 718 635 0637 1 X X 47 50544 X X 111 5212 X X 0 6In 逆 X X In 逆 0 9245131 0 255844 0 2241430 651314728 0 173904 0 162193 0 2558440 9064225 0 736253 0 173904150 5572035 0 439378 0 224143 0 7362530 8441981 0 16219338 0 4393780 5234879 hat4 hat4 C5 8778308C4 8349313 13 9798095 14 074836 23 2613141 23 6592056 三 归纳结果 k0 000 050 100 150 200 300 40 C11 297 486 816 298 407 486 81 111 315 194 344 063 963 913 92 2 6 59 0 261 001 632 032 542 86 四 制作折线图 五 计算误差 k 0 2K 0 YY hatMSEY hatMSE 16 314 980521 741026416 480730 032663506 16 816 97910 032076917 236650 190663113 19 218 7749620 18065718 6516370 300701673 1818 5722440 327463719 3107051 717948356 1 60 1 40 1 20 1 00 0 80 0 60 0 40 0 20 0 00 8 00 6 00 4 00 2 00 0 00 2 00 4 00 6 00 8 00 10 00 12 00 14 00 1 2C 19 519 3735830 015981219 12330 14190308 20 919 1708652 989907519 7823681 249101828 21 119 5667682 350800920 9130980 034932269 20 920 5708240 108356620 0666250 694514415 20 322 3666864 271192721 4816121 396207133 2222 9653070 931817821 9532750 002183267 1 4388090 64009096 1111111 1 71 81 81 922 32 4 1 71 91 81 82 12 42 5 X X 0 1In0 1X X 0 15In0 15 10 118 118 610 1518 118 6 18 134 1935 0618 134 2435 06 18 635 0636 218 635 0636 25 X X 4 33624 X X 6 82976 X X 0 1In 逆 X X 0 15In 逆 1 9543199 0 715828 0 3108681 7564892 0 58699 0 33354 0 7158284 5338819 4 023301 0 586993 2179022 2 81108 0 310868 4 0233014 0839529 0 33354 2 811082 9175257 hat hat C9 6900633C8 9830375 14 3374214 14 064678 21 0012384 21 6264246 X X 0 4In0 4X X 0 5In 10 418 118 610 518 118 6 18 134 4935 0618 134 5935 06 18 635 0636 518 635 0636 6 X X 25 36036 X X 35 616 X X 0 4In 逆 X X 0 5In 逆 1 1703856 0 336509 0 2731821 0329739 0 290431 0