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[期刊] 统计与决策
[作者]
戴金辉
回归分析是一种非常重要的统计分析方法,引入虚拟变量以后,回归分析的应用更加广泛。文章在虚拟变量设置规则的基础上,给出虚拟变量回归在单因素方差分析、回归分析和面板数据分析中的应用。
关键词：
虚拟变量 设置规则 虚拟变量回归分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹玉茹
文章利用虚拟回归模型与方差分析及协方差分析之间的密切关系,利用SPSS软件为虚拟回归模型在SPSS中的实现提供了一个新的分析思路,通过实证分析得到了很好的验证。
关键词：
虚拟变量 回归模型 方差分析 协方差分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
甘伦知
文章从模型本身和检验统计量角度分析发现,虚拟自变量回归线性关系显著性检验与对应的单因素方差分析等价,回归系数的显著性检验与两总体均值的比较关系密切。而行、列因素各为2水平的双因素无重复试验方差分析,也能在回归分析中找到等价的检验。
关键词：
虚拟变量 方差分析 回归分析 假设检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
许金炜
文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许金炜
文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
虚拟变量的作用不仅局限于量化品质型数据,在不同的设置环境中有着不同的重要应用。文章简述了虚拟变量模型在结构变化分析、分段回归、交互影响等方面的基本应用,并进一步讨论了虚拟变量模型在方差分析及异常值检验中的使用方法和该方法的显著功效,通过比较分析得出了"利用虚拟变量模型进行方差分析和异常值检验更优"的结论。
关键词：
虚拟变量模型 方差分析 异常值检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
马秋芳 孙根年 谢雪梅
消费是旅游者暴露在外的最显著特征之一,旅游花费支出是旅游目的地最有经济意义的一项指标。文章选取西安这一传统旅游城市为研究对象,以"十一"国内游客为研究样本,基于游客个人社会信息和此次出游相关指标,综合探讨了游客花费开支状况。基于虚拟变量回归构建了西安"十一"国内旅游花费模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王海宇
文章应用虚拟变量回归技术,提出一种用于多元质量控制图失控信号诊断的方法,并用一个简单的例子说明了该方法的使用。最后通过与其它的诊断方法比较说明了本文提出的方法的先进性。
关键词：
多元质量控制图 虚拟变量 多元回归
[期刊] 统计研究
[作者]
曹志祥
回归分析中虚拟变量的系数转换曹志祥在工业统计回归分析中，有时遇到自变量是属性变量的情形，即该变量描述的现象是足性的，或是可分类的，但回归分析中不宜直接使用属性变量。因为，对属性变量所赋与的离散值之间的相等间距掩盖了不同属类之间的差异，用属性变量直接回...
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭少阳 郑蝉金 陈彦垒
方差分析与回归分析通常被误认为是两种截然不同的统计方法,实际上,方差分析可以看作是回归分析的一个特例。文章以单因素及两因素方差分析为例,论述了方差分析与回归分析方法整合的原理与过程,通过引入虚拟变量和设计矩阵,回归分析可得到与方差分析完全一致的统计结果,并提供更为精炼直观的结果解释。
关键词：
方差分析 回归分析 设计矩阵 虚拟变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
林芳逗 赵为华 张日权
支持向量回归（SVR）是机器学习中重要的数据挖掘方法，当前关于SVR的研究大多基于二次规划理论，同时，利用交叉验证或一些智能算法选取模型中的超参数，然而，基于二次规划理论的SVR估计方法不仅计算量较大，而且不能进行后续的统计推断分析。文章基于贝叶斯方法研究SVR，通过引入两个潜在变量将SVR的?不敏感损失函数表示为双重正态-尺度混合模型并构建似然函数，通过选取适当的先验分布获得兴趣参数和超参数的Gibbs抽样算法。为筛选重要变量和最优模型，引入0-1指示变量并选取回归参数的Spike and Slab先验来获得贝叶斯变量选择算法。数值模拟证明了所提算法的有效性，并在非正态误差下表现出很好的稳健性。最后将所提方法应用于房价数据分析，得到了有意义的结果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李传权 马海强 刘小惠 刘育孜
随着科学技术的进步,张量数据及相关方法在众多领域中得到了快速的发展和广泛的运用。一系列基于CP (CANDECOMP/PARAFAC)分解的张量回归也逐渐被提出,但是在实际问题中,传统的张量回归方法易受厚尾数据、异常值等因素影响,从而造成系数估计的偏差。鉴于此,本文提出基于Huber损失的稳健张量回归以及其稀疏形式,并构造了稳健块松弛算法及其稀疏算法,对其进行优化求解。同时,本文证明了稳健张量回归中估计系数的相合性和渐近正态性,也给出了稀疏形式下回归系数的误差界。最后,模拟实验和京津冀地区PM_(2.5)数据均证实本文所提的方法比传统的张量回归具有更好的稳健性和更加精确的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐红敏 刘亚禄
[期刊] 开放教育研究
[作者]
张洪孟 胡凡刚
当前,基于教育大数据的实时决策、数据可视化和个性化学习服务受到人们的热捧,但很少有人从伦理规范和质量保证等视角对基于教育大数据的研究和应用进行反思。本文首先厘定了教育大数据的内涵、特征,然后分析了教育大数据与教育虚拟社区的契合以及教育大数据当前研究和应用中在技术器物、运维机制、使用主体三个层面所凸显出的问题,认为以学习者为中心、具有生态交往文化特性和一定伦理规范的教育虚拟社区可以规避教育大数据当前所面临的问题。基于上述论述,文章提出教育大数据回归教育虚拟社区将是必然,并阐述了实现教育大数据向教育虚拟社区回归的思路或方法。
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