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带不等式约束的线性回归模型：统计诊断理论与实践探究.docx

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    带不等式约束的线性回归模型：统计诊断理论与实践探究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今的数据驱动时代，线性回归模型作为一种基础且强大的数据分析工具，被广泛应用于各个领域，用于揭示变量之间的线性关系，进而实现预测和分析的目的。然而，在许多实际应用场景中，传统的线性回归模型由于缺乏对现实约束条件的考量，其应用效果往往受到限制。带不等式约束的线性回归模型应运而生，它通过引入不等式约束条件，能够更准确地刻画实际问题，为解决复杂的现实问题提供了更有效的手段。

    在金融领域，投资组合优化是一个核心问题。投资者期望在风险可控的前提下，实现投资收益的最大化。此时，带不等式约束的线性回归模型可以发挥重要作用

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