[回归分析][9.5]--标准化系数

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当线性回归中数据单位不一致时，回归系数无法直接比较重要性。通过标准化系数可以解决这一问题，便于比较。本文介绍了如何使用Mathematica计算标准化系数，并提供了一个自定义函数用于直接求解标准化系数，从而实现各变量贡献度的有效对比。

[线性回归][9.5]--标准化系数

作用：当拟合时数据单位不一样时，得到的回归系数大小没有可比性(不能比较谁比较重要),这时就要计算标准话系数。

这里就讲一下标准化系数的求法。

lm = LinearModelFit[data[[All, {2, 3, 1}]], {x1, x2}, {x1, x2}];
StandardCoeffient[data_List] := Block[{},
  canshu = lm["BestFitParameters"];
  y = StandardDeviation[data[[All, -1]]];
  stdcoe = {};
  For[i = 1, i <= Length[canshu] - 1, i++,
   temp = canshu[[i + 1]]*(StandardDeviation[data[[All, i]]]/y);
   stdcoe = AppendTo[stdcoe, temp];
   ];
  Grid[{Prepend[canshu[[2 ;;]], "未标准化系数"], Prepend[stdcoe, "标准化系数"]}, 
   Frame -> All]
  ]

定义了一个函数