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[期刊] 统计与决策
[作者]
解铭
最小二乘法是数据拟合的根本方法,用数学分析中求极值的方法寻求适当的系数使误差最小,这就是最小二乘原理的精髓。文章在最小二乘原理下,给出了赋权修定三次曲线拟合方法的求解算法。结合灰色关联技术对该模型和原最小二乘模型的相对误差进行了优势分析。结果表明:该方法在对绝对误差影响不大的情况下减小了拟合后的相对误差,在工程技术领域所产生的意义不言而喻。
关键词：
曲线拟合 最小二乘 赋权修定 灰色关联
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱春浩
一、最小二乘法与最小一乘法的原理设有n个数a1,a2,…,an,要找一个数x反映这组数的总的情况,使得x和这n个数的偏差
[期刊] 预测
[作者]
唐五湘
指数曲线模型参数估计的两步最小二乘法唐五湘（北京机械工业学院工商管理学院１０００８５）１指数曲线模型及其参数估计的两步最小二乘法指数曲线模型是常用的时间序列模型之下。对于样本｛Ｙ（ｔ１），Ｙ（ｔ２），…，Ｙ（ｔｎ）｝建立的指数曲线模型的估计式为针对其...
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
最小一乘法和最小二乘法在估计思想上有着相同的渊源,而在实现路径上有所不同:最小一乘法属于中位数回归而最小二乘法属于均值回归。由此,两者在回归系数的计算、回归直线的性质和估计结果等方面均存在较大差异。文章在理论分析的基础上进一步通过例证,将两类估计方法在计算、优劣势和应用范围做出了比较和分析。
关键词：
最小一乘法 最小二乘法 比较分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
王福昌 曹慧荣 朱红霞
文章对经典的最小二乘和全最小二乘方法的应用背景、原理与算法进行了介绍,给出了它们在线性模型参数估计中的MATLAB实现;通过计算机仿真说明了在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到的参数估计更接近于真实参数。
关键词：
最小二乘 全最小二乘 线性模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡德 郭刚正
参数估计是一种样本推断总体的技术,它作为统计推断的重要部分,在研究经济金融问题中得到广泛应用。参数估计方法很多,最常用的方法一般分为三大类:最小二乘法、矩法和最大似然法,每一类方法中又包含若干子估计法。文章从参数估计方法的特点、适用条件和估计精度入手,比较同类方法之间、不同类方法之间的异同,并通过具体的经济金融问题进行实证分析,论证比较研究的实效性。
关键词：
比较研究 最小二乘法 矩法 最大似然法
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐唐先
一应用最小二乘法建立数学模型,在统计研究中占有重要地位。它不仅可以用来测定时间序列的长期趋势并进行外推预测,而且可以用来建立回归方程,借以确定一变量变动时,另一相关变量取值的一般关系。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡佳
物流配送中心选址问题的关键在于配送路线规划以及配送中心的具体地址选择。将物流配送中心选址问题的模型简化为总体运送费用的模型,采用最小二乘法原则推导了配送中心地址的迭代公式,并分别针对单配送点选址问题和多配送点选址问题进行了分析,还求解了多配送点选址情况下的物流服务分配矩阵。最后结合实际情况,进行了案例分析,验证了该方法的可行性与实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩兆洲 汪建华
在处理非线性回归中的可线性化回归问题时,最小二乘法给了我们很大的方便。但是人们在享有其优点的同时,忽视了其结果准确性问题。文章从理论上给出了线性最小二乘法结果准确性的证明并提出了解决方法。
关键词：
最小二乘法 非线性回归 偏导求极值
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈斌 王天东
文章基于模糊判断矩阵完全一致性的概念,提出了基于模糊判断矩阵的广义混合最小二乘法,对该方法的若干性质进行了分析,介绍了相关的迭代算法,通过算例对该排序方法的有效性进行了证明。
关键词：
模糊互补判断矩阵 排序 迭代算法
[期刊] 统计研究
[作者]
赵梦楠 周德群
在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法(DOLS)可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶数有限,导致模型中均衡误差项的序列相关,使得DOLS统计量出现严重的检验水平畸变。为此,本文将单一时间序列的动态广义最小二乘法(DGLS)应用于非平稳的同质面板数据模型。在序贯极限分布的条件下,DGLS统计量仍具有正态的条件极限分布。而仿真实验表明,对于非平稳的同质面板数据模型,即使在均衡误差项存在高序列相关的条件下,DGLS统计量仍具有较好的小样本性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴晓鸣 王维国
在实际的回归分析过程中,常常会出现异方差性而使传统的OLS等回归估计失效,因此必须通过其他途径对异方差模型进行修正。文章设计了一种基于正交表方法的改进两阶段最小二乘法,应用于异方差模型。通过与传统两阶段最小二乘法比较发现,改进的两阶段最小二乘法无论是在模型拟合效果还是变量系数上都普遍具有较高精度,同时也在一定程度避免了传统方法在估计截面数据模型时因分组不同带来的估计偏差。由此可见,这种改进的新方法在异方差模型应用上具有较强的适用性。
关键词：
两阶段最小二乘法 异方差模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
董彦彦 邱祎
季节调整模型是趋势预测的核心方法之一,其核心思想在于通过观察数据相对于平均值或者趋势预测值的偏离状况,判断未来的变化。但是在目前的包含趋势的季节调整模型,往往仅依赖被观测数据和时间之间的一元线性回归方程作为测量数据偏离度的依据,这种处理方法因为自回归问题而存在着参数估计结果方差加大,难以真实反应变量的客观变化走势的问题。文章提出使用LM检验判断回归方程的有效性,使用广义差分变化法消除自回归问题,并在此基础上进行季节调整模型构建,为广泛应用的季节指数估计方法提供更为有效的科学方法。
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