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  • 简介:本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

  • 标签: 模糊回归 自回归 预测 模型问题 线性规划
  • 简介:纵向数据在生物、医学和经济学中的研究普遍使用。近年来,对纵向数据各种模型的研究引起国内外统计学者的广泛关注。本文建立了半参数纵向数据的Possion回归模型。并利用极大似然估计对此模型的参数进行了估计,讨论了它的Fisher信息矩阵,给出了似然方程的Newton-Raphson迭代求解过程。

  • 标签: 纵向数据 半参数Possion回归模型 极大似然估计 Newton-Raphson迭代
  • 简介:证明了在经典线性回归中,对同一组样本数据选取不同变量时,所得两条回归直线不重合,得出了这两条回归直线都通过点(x,y)及两直线夹角的正切计算公式,讨论了样本相关系数与回归直线的位置关系

  • 标签: 回归模型 回归直线 样本 变量
  • 简介:为了减少计算复杂性,在计算机试验设计中,最近人们提出了一种新的统计方法-拟回归(Owen(2000),AnandOwen(2001),在独立同分布模型中,拟回归不仅能提高计算速度,而且在较好的统计性质,然而,对相关数据模型,这种方法的统计性质并不好,针对这一问题,在不增加计算复杂性的条件下,本文提出一种分块拟回归方法。我们研究分块拟回归的小样本和大样本性质,如无偏性,均方收敛性,强收敛性和渐近正态性。结果表明分块拟回归比原拟回归渐近有效,本文还讨论了曲线拟合的性质,指出了分块拟回归(包括原拟回归)在高维问题中的缺陷,为改善曲线拟合,我们还提出一种修正分拟回归,研究表明,在高维问题中,修正分块似回归是十分有效的。

  • 标签: 计算机试验 拟回归 分块拟回归 修正分块拟回归 弱相关模型 模型残差方差
  • 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。

  • 标签: 空间自回归模型 多重共线性 极大似然估计 主成分估计
  • 简介:摘 要:伴随国内电力工业的发展和电网管理的现代化,电力消费和负荷预测已成为现代电力系统的一个重要研究领域。科学预测用电量和电力负荷是电力企业制定短期年度计划和安排季度、月度生产任务的基本依据。制定电力企业的长远规划是电力企业不可缺少的工作;其也是电网规划设计的重要内容和依据。

  • 标签: 回归分析模型 预测 用户电量 精准
  • 简介:根据多元线性回归模型理论,摘取安徽省近些年旅游业相关原始数据进行相关性分析,给出了多重因素下的线性回归模型,并对模型进行优化,修复了严重共线性。进一步,运用VEC模型预测安徽省旅游业的发展前景,为安徽省的旅游发展和规划提供参考。

  • 标签: 旅游业 回归模型 VEC模型 检验
  • 简介:对数学的学习有两个层面:因为对数学基本性质和结论的正确理解,所以能快速解决基础型问题;另外,由于对知识重点、难点的理解不够深刻,遇到综合性稍强的问题便会产生束缚感,施展不开拳脚,即使是面对披着“综合外衣”的基础性问题也会出错.这时,我们应该认真分析错因,回归模型“最开始的地方”,回归到定义、概念等进行深入理解,并进行针对性的训练,这样才便于真正理解和掌握.

  • 标签: 回归定义 数学理解 模型建构 清晰 解题 知识重点
  • 简介:针对以往监测模型预测精度难以保证的问题,提出了一种新的安全监测预报模型——遗传回归模型,在保证一定拟合精度的基础上运用该模型,提高了模型预测精度。

  • 标签: 安全监测预报 遗传回归模型
  • 简介:时空地理加权回归模型作为一类能简单有效的解决数据时空特性问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用.主要研究该模型的统计诊断与影响分析.首先,基于数据删除模型定义了Cook统计量;其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,并构造了相应的检验统计量.

  • 标签: 时空地理加权回归模型 COOK距离 均值漂移模型
  • 简介:

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  • 简介:摘要:智慧物流已经成为时代发展趋势,仓储作为现代物流业的重要组成环节,在物流活动中,仓储成本高低和运营效率对物流业发展有较大的影响。本文选择国家5A级综合物流企业中外运物流公司作为研究对象,其仓储管理主要存在仓库员工排班不合理、订单量大且处理不及时、仓库员工存在空闲时间较多、每小时人效差异大等问题。这些问题的关键要素是员工排班及工作效率,本文采用运筹学当中的线性规划模型,结合以人为本的精神和原则,研究和提出仓库员工排班优化模型,针对仓库员工进行精细化的排班,以此提高仓储的订单完成率、减少人力成本浪费,促进智慧物流的降本增效。

  • 标签: 员工排班 线性规划 回归分析 以人为本
  • 简介:摘要:采用逐步回归模型进行大坝变形监测,可以评价大坝工作状态以及发现大坝异常。通过给定变量集求出逐步回归模型的系数后通过建立的模型得到大坝位移,用以监测和预测大坝变形。以纳子峡为例,利用大坝变量集运算得出的水压分量、温度分量、时效分量建立逐步回归模型,得出大坝位移变量模型

  • 标签: 大坝 安全监测 逐步回归分析 大坝变形监测 位移预测
  • 简介:

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  • 简介:针对半参数回归模型求解过程可能出现的法方程病态问题,提出了用岭估计原则改进半参数模型的求解。通过模拟算例将岭估计解法和其他方法进行了比较,结果表明,岭估计解法能较好地解决半参数回归模型求解过程中的病态问题。

  • 标签: 半参数回归 病态 岭估计
  • 简介:采用有偏估计B∧(k)=[(X′X)-1-k(X′X)-2]X′Y估计多元线性模型中的回归系数B,通过k值的选取,可使β∧(k)=Vec[B∧(k)]的均方误差MSE小于β=Vec(B)的LS(最小二乘)估计β的MSE.

  • 标签: 多元线性模型 最小二乘估计 均方误差
  • 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。

  • 标签: 模糊线性回归模型 截集 最小二乘法