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[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 刘高峰
云模型作为定性定量转换的双向认知计算模型,利用二阶的高斯分布方法反映定性概念的随机性和模糊性。针对自变量和因变量同时具有模糊性和随机性的数据系统中的回归分析问题,文章提出了一种基于云模型的正态云线性回归模型,是经典线性回归模型和模糊线性回归模型的一般形式。首先,将正态云多元回归模型转化成关于云包络曲线和确定度的离散传统回归模型。其次,给出正态云间的包络距离的定义,并根据正态云间的包络距离对云回归参数进行最小二乘估计和误差分析。最后,用实例说明了方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱进 吴金美 凌晓冬
一、引言测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题,其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变,则认为是等精度测量,对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型,其参数估计理论已趋于成熟,
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴金美 凌晓冬 李永刚 陈亮 金晗靖
文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度。
关键词：
非线性多结构 回归 加权 最小二乘
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨旸
线性模型是数理统计学中发展较早、适用性较强的一个分支。对该模型下参数估计问题的研究是一个非常吸引人的活跃领域,并且该领域的理论与应用研究成果十分丰富。最小二乘估计是参数估计中最重要的一种。文章借助一阶自回归模型,利用鞅差理论对线性回归模型最小二乘估计的强、弱相合性进行讨论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋翠侠 许启发
当解释变量数目巨大,线性回归模型的最小二乘估计涉及大规模矩阵求逆运算,存在计算困难和误差累积等诸多问题。文章证明,通过适当的正交矩阵对原始样本点实施正交变换,可以将线性回归模型的最小二乘估计过程转化为具有递归形式线性方程组的求解过程,从而避免矩阵逆不存在导致最小二乘估计失效、大规模矩阵求逆运算的困难等,提高参数估计效率。通过算例,从数值模拟结果与几何意义两个方面,论述了回归模型的最小二乘估计与线性方程组的解之间内在联系。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许启发
本文讨论了线性回归模型与线性方程组之间的内在联系与形式上的差异,基于MAT-LAB对线性方程组的解进行了扩展,指出超定方程组的近似解就是对应线性回归模型的最小二乘解,并且给出了实例和相应模拟程序。
关键词：
方程组 线性回归 最小二乘 MATLAB
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曹幸运 曾鑫 吴刘仓
本文针对金融、经济、社会科学、环境科学、工程技术和生物医学等研究领域存在的不对称数据,提出偏正态数据下众数回归模型,基于牛顿-拉弗森迭代利用EM算法来估计未知参数。通过Monte Carlo模拟和BMI数据实例分析验证,表明本文所提出方法的有效性,对于偏正态数据众数回归模型的估计效果优于均值回归模型。
[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] 运筹与管理
[作者]
何霞
研究了灰色GM(1,1)模型参数估计问题.针对灰色GM(1,1)模型参数估计一般采用最小二乘方法而出现稳健性不好的情况,提出使用加权最小二乘方法进行模型参数估计,并对加权最小二乘方法模型参数估计从数学上进行了严格证明,不仅使得其与传统灰色GM(1,1)模型参数求解的形式一致,而且使得模型参数求解变得简单易行.计算实例说明,加权最小二乘方法模型参数估计的灰色GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性,因而使得灰色GM(1,1)模型的适用范围得到进一步扩大.
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
甘胜进 王琼瑾
考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.
关键词：
多总体 线性模型 最小二乘估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
李兵 朱宁 唐文芳 段复建
本文将2006年研究生数学建模竞赛进一步讨论,对于观测数据不准确的情况,先将模型转化为差分形式,用最小二乘估计方法对参数进行估计,当设计矩阵呈病态时,最小二乘估计变的不是很精确。为了提高参数估计的精确度,笔者提出了一种改进方法,对迭代矩阵进行Jacobi迭代预处理,再用最小二乘法进行求解,仿真结果表明预处理后的参数估计更为准确。
关键词：
差分 最小二乘法 Jacobi迭代
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兆君
文章探讨正态系数线性回归的区间估计模型。应用区间估计的思想以及机会约束规划的思想方法,优化估计值和置信区间的长度,得到正态系数线性回归的区间估计模型。实证验证了该模型简单实用。
关键词：
回归分析 点估计 区间估计 机会约束规划
[期刊] 统计研究
[作者]
李小胜 王申令
本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计做出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样本得出的参数估计对总样本参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确、拟合结果的误差比更小、可信度更高,在大数据的情况下,改进后的计算方法速度更快。
[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。
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