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[期刊] 统计研究
[作者]
张勇
美国约翰·内特(John Neter)、威廉·沃塞曼(William Wasserman)、迈克尔·H·库特纳(Michael H·Kutner)合著的统计教材《应用线性回归模型》一书,最近将由中国统计出版社出版。线性回归模型是一种理论上研究得比较透彻、实际中应用得比较广泛的模型。《应用线性回归模型》一书曾得到国内外有关专家和学者的好评,该书中译本的出现,对我们了解外国的教学经验以及国外科研和教育动态是有好处的。
[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
[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] 统计研究
[作者]
陈性生
一、非线性回归校正模型非线性回归模型具有直观性强、计算简单、可检验等优点。但是,在实际应用中,对某一问题用多种曲线拟合往往都不能得到满意的效果,这主要是由于系统本身出现了一系列的转折性变化,例如受自然灾害、政策、价格等因素的影响。所谓转折性变化,是指在某一时点(称转折点)的前部曲线和后部曲线变化趋势不一致。为弥补这一不足,本文提出了非线性回归校正模型。其方法和步骤如下:第一步:将原始时序样本集S={y~0(1),y_0(2),…,y_0(n)}按时间顺序依次划分成互不相交的二个子集:
[期刊] 统计与决策
[作者]
庄光明 彭作祥
由微观经济学得知,对一种商品的需求通常较依赖于消费者的实际收入、该商品的实际价格,以及替代或互补商品的实际价格,这就涉及到复线性回归问题。文章在商品需求问题的基础上,应用筛选法建立了有效的回归模型,能比较准确地处理实际问题。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孟丽丽 迟道才 崔屾 李帅莹 于淼
建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型,以辽宁省锦州市为例,把该地区1957～1996年参考作物需水量作为历史样本,运用模型预测1997～2006年的参考作物需水量。与传统线性回归和模糊线性回归预测进行比较,结果表明:该模型能够实现历史数据"重近轻远"的预测效果,进一步提高预测精度,减小预测误差,为制定科学的节水灌溉制度和地区节水灌溉规划提供重要的科学依据。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
鲁小珍 叶镜中 孙多
带输入项的线性自回归模型是一种综合性预测模型，较之常用的树木物候预测模型更为优越。模型结构属动态随机差分模型范畴；集中了线性自回归和多元线性回归模型两者的优点；模型有时滞，使预测值不但和现时刻输入（长期天气预报结果）有关，还受历史输入及自身滞后量的影响，即削弱了长期天气预报结果对物候预测的影响，提高了精度；模型参数的修正采用递推最小二乘估计法，参数随预测期数的增加而不断修正，使预测值更靠近真值（观测值）。从日本樱花、绯红晚樱、刺槐３树种预测误差对比可明显看出，新法预测误差总是稳定在１～２ｄ内，而不致于如其他方法预测误差那样在１～１１ｄ不定。说明新预测方法更加符合树木物候动态随机变化之实际。
关键词：
林木 物候预测 线性自回归模型
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
廖文辉 黄颖强 何志锋 张健涛 戴浩然 李丹丹
线性回归模型中参数估计常用最小二乘法,该方法受离群值影响,而真实数据中离群点难以避免,这直接影响到线性回归模型的预测效果。稳健估计能有效地消除或减弱离群点对线性回归模型参数估计的影响。由于协方差矩阵是许多统计方法的基石,因此,最小协方差行列式估计成为常用稳健估计方法之一。本文针对最小协方差行列式估计获得均值和协方差估计的有效性不如罗克估计和合成似然估计,采用数值模拟与真实数据预测,进一步对这三种技术获得参数估计进行稳健性比较。结果表明:合成似然估计与罗克估计表现更为稳健,进而提出将其应用于大气污染物浓度预测。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
介绍一元线性回归分析的基本原理,以北京建筑工程学院图书馆的K(历史)类期刊为例,建立一元线性回归模型并进行相关分析及预测。
关键词：
回归方程 流通量 期刊订购
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
龙振环 张飞鹏 周小英
研究目标:建立具有多个变点的逐段连续线性分位数回归模型(Continuous Piecewise Linear Quantile Regression with Multiple Change Points,CPLQR)。研究方法:先通过LASSO和广义贝叶斯信息准则确定变点个数,再通过线性化技巧来估计变点的位置与回归系数。研究发现:新方法能够同时确定变点个数、估计变点位置和回归系数,而且具有较强的稳健性;应用该方法于年龄和身体质量指数之间关系,进一步证实了模型的实用性。研究创新:新方法能够处理多个变点的
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
龙振环 张飞鹏 周小英
研究目标:建立具有多个变点的逐段连续线性分位数回归模型(Continuous Piecewise Linear Quantile Regression with Multiple Change Points,CPLQR)。研究方法:先通过LASSO和广义贝叶斯信息准则确定变点个数,再通过线性化技巧来估计变点的位置与回归系数。研究发现:新方法能够同时确定变点个数、估计变点位置和回归系数,而且具有较强的稳健性;应用该方法于年龄和身体质量指数之间关系,进一步证实了模型的实用性。研究创新:新方法能够处理多个变点的问题,通过LASSO和广义贝叶斯信息准则确定变点数目,避免了主观判断的弊端;借助线性化技巧,解决了目标函数在变点处不可导问题。研究价值:本文结果将为分析经济、金融、医药和生物等学科中存在结构变化的数据提供强有力的研究工具。
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