《表4 模型剔除变量法主成分分析》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于数据挖掘的上市公司高送转模型预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从回归模型的预测度出发，一般来说各个预测变量之间的相关系数越低越好，即变量间的共线性越小，此时解释变量对被解释变量的总体解释最好。表3显示，本次模型的变量间显著性P值都为0小于0.05，共线性可能性较小，即本次模型变量选取合理。最后为了保证模型构建的合理性和科学性，重新采取主成分分析对已选取的变量组成的数据集降维，结果如表4所示。