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[期刊] 统计与决策
[作者]
李培哲
基于灰色关联法和灰色聚类法诊断、解决多重共线问题;利用GM(1,1)模型对原始数据序列进行修正,降低随机波动的干扰;据修正变量数据建立灰色多元线性回归模型,并将其运用于具体实例取得满意的预测效果。该模型对处理数据贫乏、波动较大的样本效果显著。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李勇
线性回归模型是对随机数据的经典建模模型,但对于非随机的模糊或灰色等不分明性数据如何进行模型构建和统计分析呢?文章在一系列关于灰色统计推断理论的研究基础上,基于灰色系统理论,将灰色估计的基本方法拓展到线性回归模型的参数估计。与经典统计分析方法进行对比,为不分明数据的建模分析提供新的方法。
关键词：
灰色理论 线性回归模型 参数灰色估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
李勇
线性回归模型是对随机数据的经典建模模型,但对于非随机的模糊或灰色等不分明性数据如何进行模型构建和统计分析呢?文章在一系列关于灰色统计推断理论的研究基础上,基于灰色系统理论,将灰色估计的基本方法拓展到线性回归模型的参数估计。与经典统计分析方法进行对比,为不分明数据的建模分析提供新的方法。
关键词：
灰色理论 线性回归模型 参数灰色估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢阳
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢阳
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩静 王舒鸿 杨力
回归分析的一项基本要求是需要多组数据,但在很多情况下这一要求并不能得到满足,有时为取得庞大的数据量而增加成本,造成不必要的浪费。基于此,文章利用灰色预测将少量的数据量扩展为可做回归模型的数据,从而发掘事物之间的内部规律,给决策作出参考。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
吴卢荣
本文将GM（1，1）与回归模型有机地结合起来，建立的中国营林产值灰色回归组合预测模型，综合利用两者提供的不同的有用信息，改善了单一模型的局限性，提高了模型的预测精度，减少了预测误差，使预测效果更佳。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
孙建丰 向小东
灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证。最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋诗泉 刘思峰
传统灰色包络带预测模型在上(下)界函数构造上有其不足,从而造成对预测精度影响。文章利用回归分析的方法构建上缘点连线的逼近曲线,并由此构建上缘点的序列点的上界函数。利用GM(1,1)模型得到时间响应式,并由时间响应式得到改进包络带预测模型。通过比较传统包络带模型、改进包络带模型和中位线序列模型预测精度,以说明改进的包络带模型在预测精度上得到了显著提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
阿布力孜·布力布力 张新国
文章运用灰色预测理论构建灰色模型GM(1,1)与线性回归的组合模型,以某超市12个月的奶粉销售量为例,用前10个月的数据计算模型参数,用后2个月的数据进行精度检验,以此对该超市在奶粉领域的销售预测,同时引申至超市未来一年的其它商品销售量进行预测。研究表明,该组合模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为超市商品销售量预测研究提供了新的途径。
关键词：
灰色模型 线性回归 超市 商品销售量
[期刊] 统计与决策
[作者]
李志超 刘升
文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王振友 陈莉娥
文章以俄亥俄州(Ohio)的气象、臭氧监测数据为基础,对其中一个监测点数据进行了分析处理;运用多元线性回归方法,建立臭氧含量与气象的回归方程;以F值检验回归关系的显著性,并作预测评价,预测结果的误差较小,符合实际情况,能够较好地解决实际问题。
关键词：
臭氧监测数据 多元线性回归 统计预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
冷建飞 高旭 朱嘉平
文章将多元统计分析作为基础与前提,结合相关数据进行了一系列的方法验证,验证了有关结果变动对于多元线性回归方程的整体的影响。通过实例对有关模型概念进行证明;并且通过模型结合其他的方法,让检测结果更加真实,提高准确度以及效率,使原本的回归结果能够得到最大程度上的优化。
关键词：
多元线性回归 预测模型 随机变量
[期刊] 商业时代
[作者]
孙淑生 罗宝花
物流成本被称作"第三利润源泉",在物流领域降低成本有很大的潜力,特别是在物流水平不高的国家,物流成本在企业销售成本中占了很大的比例,降低物流成本已经成为物流管理的一项重要任务。如何有效地预测物流成本成为当前企业面临的重大问题。本文以国家宏观物流成本数据为研究对象,应用多元回归分析理论对其进行分析,通过选取研究指标建立合理的多元线性回归方程,并对其进行了统计性检验,结果表明方程符合实际,可以用来预测宏观物流成本,为企业的成本预测提供了思路与建议。
关键词：
物流成本 多元线性回归 预测模型
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