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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
廖颖林
本文研究了偏最小二乘路径建模在顾客满意模型中的应用,特别是引入了构成型关系的模型。本文首先比较了构成型模型和反映型模型的区别,并详尽阐述了构成型模型的偏最小二乘建模原理,接着构建了电信企业顾客满意度指数模型,并考虑了如何在指数模型中引入构成型外部关系.利用该电信企业的数据,比较分析了构成型模型(顾客期望和质量感知潜变量调整为构成型关系)和反映型模型(所有潜变量均为反映型关系)的实证结果,研究表明在为企业提供改善顾客满意水平的信息上两种模型具有较好的相似性,但是构成型模型能够提供更加稳定的结果,从而验证了顾客满意模型中引入构成型模型的可行性.
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
龙文 王惠文
成分数据由于存在定和约束和多重共线性,在进行传统的logistic回归建模时遇到了困难。本文在对称logratio变换和偏最小二乘logistic回归技术的基础上,提出了成分数据偏最小二乘logistic回归模型,较好地解决了成分数据的logistic回归建模问题。应用此方法,本文研究了中国三次产业就业结构与人民生活水平之间的关系。结果表明,该模型在有关结构问题的logistic回归建模中具有很好的适用性。
[期刊] 资源科学
[作者]
吴开亚 王玲杰
生态足迹作为一种非货币化定量测度可持续发展的有效方法,自提出以来在国内外获得广泛的应用和发展,但有关生态足迹的时序分析以及生态足迹与其影响因子的动态研究还处于探索阶段。本文利用自然资源生产与消费数据、人口数据,计算了安徽省1990年~2003年的生态足迹,表明研究期内人均生态足迹由1.0121hm2升至1.7659hm2,增长率为74.48%。选取GDP、固定资产投资等若干重要的生态足迹影响因子作为自变量,探讨生态足迹与其影响因子的偏最小二乘回归模型的建立步骤和方法,并以安徽省近14年的相关数据进行实例分析,得出各影响因子对生态足迹的相关影响程度依次为人口、GDP、固定资产投资和居民消费支出。...
关键词：
偏最小二乘法 生态足迹 影响因子 安徽省
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李家科 李怀恩 李亚娇
将偏最小二乘回归模型应用于流域非点源污染年负荷量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测结果进行了对比。实例计算分析结果表明,偏最小二乘回归分析实现了多元回归、主成分分析和典型相关分析的综合,能较好地处理变量之间的多重相关性问题,建模所需样本少,且计算结果合理,具有较好的推广应用价值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
孟洁 王惠文
本文研究多元成分数据的路径关联关系的建模问题,提出多元成分数据的对数衬度PLS通径分析模型.将中心化对数比变换与PLS通径分析方法相结合建立模型,其主要优势在于:①PLS通径分析模型对数据没有严格的分布假设要求,特别适于成分数据这类分布复杂的数据建模;②成分数据中心化对数比变换后的变量完全多重相关,PLS方法能够有效解决这一问题;③PLS通径分析模型特别适于多元成分数据这类具有层次关系的数据结构的建模,通过结构模型揭示多元成分数据之间的整体性路径关联关系,通过测量模型揭示成分数据与其成分分量之间的构成关系.更重要的是,本文的方法研究遵循成分数据所特有的代数基本理论,推导出模型的成分数据对数衬度...
[期刊] 统计与决策
[作者]
王庆丰
建立包括科技产出、经济效益、社会效益等隐变量在内的区域科技绩效综合评价指标体系,运用偏最小二乘通径分析模型对我国区域科技绩效进行综合评价。研究结果显示,区域科技综合绩效是科技产出、经济效益和社会效益的综合反映,其路径系数分别为0.284、0.633和-0.206,我国各省份之间科技绩效存在较大的差异。
关键词：
科技绩效 偏最小二乘模型 科技评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏秋萍 张景肖
为了克服信用评分模型中自变量存在多重共线性的问题,文章引入了偏最小二乘思想,即采用限制预测值的偏最小二乘回归和偏最小二乘Logistic回归来创建信用评分模型。偏最小二乘法可以同时解释因变量和自变量的变异,在实际运用中更加符合信用评分模型的特点。实证研究的结果表明,利用这两种偏最小二乘模型创建的信用评分模型具有很好的准确性和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴建生 汪灵枝 周优军
本文利用奇异谱分析和均生函数方法,对原始序列重构延拓作为自变量,原始序列作为因变量,建立偏最小二乘回归预测模型,并与主成分最小二乘回归预测模型比较分析。实例结果表明,该方法具有预测精度高、稳定好的特点。
关键词：
奇异谱 均生函数 偏最小二乘回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏来 刘海涛 付祎
准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义。COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一。文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题。采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙德山 李海清 姜成玉
相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
孔庆波 章明清 李娟 许文江 章赞德 姚建族
【目的】探讨肥效模型建模新方法,旨在进一步提高肥效模型建模科学性和田间试验成功率。【方法】根据171个早稻"3414"设计的氮磷钾田间肥效试验结果,应用现代回归分析理论,研究三元肥效模型异方差的产生原因和统计检验方法,应用可行广义最小二乘法(FGLS)建模策略消除肥效模型异方差的危害。【结果】根据肥效模型的专业特点,田间试验设计及其管理水平、土壤肥力水平及其空间异质性、模型设定优劣等因素是肥效模型产生异方差的主要原因。怀特(White)检验、帕克(Park)检验和冠因克-巴塞特(KB)检验表明,三元肥效模
[期刊] 现代管理科学
[作者]
程豪 易丹辉
为了突破独立性假定和主观赋权的局限,兼顾真实数据的结构特征,文章提出偏最小二乘—二阶因子模型(Partial Least Square Second-order Latent Variable Model,PLS-SLVM),解决综合变量的构建问题。二阶因子模型(Second-order Latent Variable Model,SLVM)作为构建综合变量的模型基础,其测量模型和结构模型分别展示了可测变量与潜变量间、潜变量间的结构关系。偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)作为构
[期刊] 统计与决策
[作者]
廖颖林
本文分3个部分:首先,简要地介绍了结构方程模型;其次,以瑞典和美国的顾客满意度指数为例,介绍了结构方程模型在顾客满意度中的应用;最后,讨论了运用结构方程模型研究顾客满意度需要注意的问题。
关键词：
结构方程模型 顾客满意度
[期刊] 中国土地科学
[作者]
李逸川 王海涛 田淑芳
研究目的:构建偏最小二乘回归投影寻踪耦合模型(PLS-PP),提高土地利用预测精度。研究方法:文献分析法,偏最小二乘回归模型和投影寻踪模型,实证分析法。研究结果:(1)此模型预测结果的相对误差绝对值均值从PLS模型的3.92%,降低到了0.13%;(2)将投影寻踪与偏最小二乘回归耦合,运用偏最小二乘回归法提取对因变量影响强的成分,克服了变量之间多重相关性的问题,并降低投影寻踪输入维数。运用基于实数编码的加速遗传算法来优化投影指标函数,实现过程更为简单。研究结论:PLS-PP耦合模型是研究土地利用预测的有效的方法,可以为区域土地资源管理和制定地方经济发展政策提供支持。
关键词：
土地利用预测 偏最小二乘回归投影寻踪
[期刊] 农业技术经济
[作者]
杨树果 王新利
物流需求预测是物流活动的战略性和规划性决策的基础。影响物流需求的各因素间存在多重相关性,在利用传统的最小二乘法进行多元逐步回归时,预测结果往往与实际不符,预测效果很不理想。采用偏最小二乘回归建立物流需求预测模型,能克服变量间多重相关性的影响;同时,各影响因素的变化也表现出随机性的特征,采用灰色预测模型对各影响因素进行预测,能够克服参数的非线性干扰以及人为因素的影响;将两种模型耦合进行物流需求的预测,充分利用了二者的优点,可进一步提高预测的精度,使预测更加趋于合理。
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