简介：回归分析方法是计量经济学的重要分析方法。传统上的回归分析是用代数等式和矩阵形式表述的。然而从欧氏几何的角度分析回归分析的主要概念、结论，如OLS估计量、被解释变量Y的总平方和分解定理等都有很好的几何直观．可以将许多冗长繁杂的代数公式和推导归结为简单的几何性质。文中给出Frisch-Waugh-Lovell定理的几何解释。

简介：文章对现行统计基础课程中回归分析的教学内容进行了讨论，提出了改革的设想，并介绍了瘭统计方法－－ＬＯＥＳＳ（局部架以回归法）方法。

简介：本文对《回归分析》的教学提出两个注记：关于检验回归方程显著性的注记，解答了学生常问的而又不易讲清的问题;建议使用P值使得模型精简明了，不再进行统计量值与临界值的比较。

简介：<正>由于工作关系,从乡统计站到县、地区统计局我接触过很多同志,耳闻目睹了许多平凡的统计人轶事。他们真的是太平凡了,他们大多不属于社会的新潮一族,他们待人接物的态度也平淡得很,象一股轻烟,即使没有风也将倾刻散尽,以致我时常想为他们塑一座群像,竟至于抓不着主题而只得作罢。

简介：农民增收是近几年来国家农村农业工作的重点，是农民经济发展的重要表征，而如何拓展农民增收的渠道可以有很多种办法，比如：改善经营结构，提高劳动技术含量，深入产业结构调整等。考虑到家庭经营收入作为农民纯收入的重要组成部分，

简介：空气质量指数是与人们的日常活动密切相关的指标。基于中国18个城市2014年共52个周的空气污染计数数据进行负二项回归分析,通过运用广义线性混合效应模型和广义估计方程的方法进行比较分析,从理论和实际应用上得到了一定结论。研究结果表明：广义线性混合效应模型和广义估计方程两种方法在分析空气污染问题中差别不大;人口因素、城市园林绿化状况、气象因素、城市群效应以及季节效应对所研究城市的空气污染状况发生与否及其严重程度有显著的影响。

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：异方差性的消除方法是采用加权最小平方法进行参数估计，用自变量的幂函数的倒数形式作为权数对原模型进行加权：SPSS提供了权数估计的功能，但我们研究发现．SPSS提供的权数有时并不能消除异方差；我们的观点是．能够消除异方差的权数形式才是最有的权数。

简介：梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。

简介：以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的多个辅助变量的回归估计法,从理论上研究了该方法下权的选取方法,并将该方法下的估计量与Raj多辅助变量回归估计量、Ghosh多元线性回归估计量在精度上进行了数值比较,结果表明：这种新的多辅助变量的回归估计法在精度上优于Raj多辅助变量回归估计和Ghosh多元线性回归估计。

简介：文章站在女性立场上重读,试图通过对作品中男女主人公的情爱观和作者性别主体位置与他笔下人物的关系的研究,来剖析强大的男权文化对作家及其作品的制约.

简介：针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。

简介：<正>1997年7月1日,中国政府将恢复对香港行使主权。这是亿万中国人民梦寐以求的夙愿,是中国历史发展进程中的又一重大里程碑。历经百年沧桑的香港,印证着中华民族从屈辱走向自强的历程。如果说19世纪香港的割让这一民族"创伤",是清政府的软弱无能和中华民族倍受凌辱的历史写照,是落后就要挨

简介：把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中，建立上海股市收益率的条件分位数回归模型，描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型，并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR，并与直接由分位数回归模型预测的结果进行比较。结果表明：两种方法得到的结果变化趋势都是一致的，由外推法预测的结果相对小一些。

简介：多因变量综合线性回归中变量筛选问题,一直受到学术界的高度关注。针对当前不少学者对多因变量综合线性回归中变量筛选问题的错误认识,尤其是＂偏最小二乘回归模型＂涉及数学过于深奥,很多学者不能理解其原理,不能适合采用该模型的条件而盲目使用。在利用线性代数中正定与半正定矩阵的性质和矩阵的特征理论的基础上,剖析三种常规线性回归建模方法的原理,揭示＂偏最小二乘回归模型＂的本性,并在肯定其优越性的同时也指出其应用上的局限性;提出实际应用中合理选择回归模型的若干标准,建立一种容易掌握操作简便且可替代OLS法的＂超平面回归模型＂;利用一个实例对几种回归建模方法的应用效果进行比较和说明。

简介：如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量，一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型，在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上，给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同，所构造的先验信息具有自适应性的特点，能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取，且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示，新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析，演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。

简介：简捷式与标准式回归系数的数量关系□文／唐建荣（一）最小二乘法或称最小平方法，是理论界倍受推崇的统计估计方法。一般认为，由最小二乘法拟合的曲线是最理想的趋势线。该趋势线满足以下二条件：（１）原数列与趋势线的离差平方和最小，即：∑（Ｙｔ－Ｙｔ）２＝ｍｉｎ...

简介：在使用样本轮换的连续性抽样调查中,不仅可以利用前期调查的研究变量的信息,还可使用现期调查的辅助变量信息来建立回归模型进行回归估计,进而构造回归组合估计量,并在此基础上确定最优样本轮换率和最优权重系数,使得回归组合估计量的方差最小,从而更大程度地提高连续性抽样调查的估计精度。

简介：对于存在测量误差的面板数据自回归模型，首先讨论了POLS（PoolingOLS）和LSDV（leastsquareofdummyvariable）估计存在向零的衰减偏差及其非一致性，其次对于混合自回归模型和个体固定效应自回归模型给出了工具变量应满足的条件。研究发现这时工具变量的选择是十分困难的。

简介：常见的教师教学质量评估方式有以下几种：教师互评，上级领导（或专家）对教师评价，学生对教师的评价等等。本文结合这三方面应用Logistic回归分析的方法来进行研究，提出一个对教师教学质量的总体评估模型，并用SAS软件进行编程实现，这种评估模型能比较科学客观的评价教师的教学情况，可以广泛应用于其他领域的评估工作。