两个辅助变量下目标变量缺失数据的回归插补

对于抽样调查中经常出现的无回答数据,在均匀回答机制下,给出了两个辅助变量下目标变量缺失数据的回归插补模型。对于多个辅助变量的情形,可按上述方法进行目标变量的回归插补。     

缺失数据下线性模型响应变量均值估计的渐近正态性

考虑响应变量随机缺失下线性模型响应变量均值的估计问题,分别获得了基于完全观测样本数据、线性回归插补后的“完全样本”和逆概率加权插补后的“完全样本”得到的响应变量均值估计,并证明了其渐近正态性．     

不同被解释变量选择对决定系数R2的影响研究

考虑了一元线性回归模型中不同被解释变量选择对决定系数的影响，在一定条件下，证明了不同被解释变量回归模型的决定系数存在特定关系。     

基于改进GA-PLS算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用

提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时，编码方法简单，染色体的长度为候选变量的个数，每一位的取值（0或1）表示某个变量是否被选中，具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最（次）优解；同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题，在样本点个数少于变量个数的争件下也能进行回归建模分析。用文中提出的方法建立了催化重整过程中稳定油组分的软测量模型，结果表明了本文提出的辅助变量选择方法的优越性和实用性。     

随机搜索变量方法在滞后回归模型中的应用

对滞后回归模型进行贝叶斯分析，并将随机搜索选择变量方法引入模型中，基于香港空气污染和患呼吸疾病人数数据建立时间序列滞后回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对该模型进行变量选择和参数估计，分析结果表明：湿度对香港患呼吸疾病人数影响最显著，二氧化氮和悬浮粒子也是影响比较显著的空气污染物，模型体现了香港空气污染的真实情况。     

潜半参数回归模型的变量选择

作者提出了潜半参数回归模型及其估计方法.该方法应用双重判罚,使得在估计非参数的同时可以对参数部分进行参数估计和变量选择.在分析过程中作者还得到了潜变量的估计值.     

回归分析中的影响变量可压缩性条件

通过矩阵的扫除变换，获得了回归系数关于偏方差元素的表现形式。由此推导出了一个回归直线方程中，某影响变量相对主要影响变量的回归系数是可压缩的充分必要条件。     

虚拟变量在高校学报核心竞争力与影响因素回归分析中的应用

在高校学报核心竞争力与影响因素的回归分析中,存在许多分类变量,在进行回归分析时,必须将分类变量转换为虚拟变量。应用回归分析时将资源获取能力、与外界的交流、学术领域个性化等分类变量转化为虚拟变量,然后引入回归方程,以确定各影响因素对高校学报核心竞争力的影响程度。     

响应变量缺失时偏线性测量误差模型的变量选择

考虑当响应变量缺失且协变量包含测量误差时偏线性模型的变量选择问题,提出了基于SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚最小二乘和STEE(smooth-threshold estimating equations)的两种变量选择方法.利用半参数回归替代估计来处理缺失的响应变量.通过选择合适的调整参数,且在一定的正则条件下,可以证明这两种变量选择方法具有渐进正态性和先知性.数值模拟研究进一步给出了估计的有限样本性质.     

含内生协变量的泊松回归模型的经验似然推断

在模型的协变量为内生性协变量的情况下,考虑泊松回归模型的经验似然统计推断问题。通过结合一些辅助变量信息作为工具变量,提出一个基于工具变量的经验似然统计推断过程。数据模拟表明构造的经验对数似然比函数渐近服从标准卡方分布,进而给出了回归系数的置信域。并且模拟结果表明所提出的统计推断方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响。     

利用虚拟变量对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计,是一种分析季节指数和季节变动的新思路.但是,由于时间序列数据直接应用到回归模型会与古典假设不相符合,在参数估计以及推断检验中就需要采用一些新的方法,这也正是利用季节虚拟变量估计季节指数时存在的问题,这个问题还有待于以后解决.     

模糊变系数回归模型在基金评价中的应用

在现有的CAPM模型基础上,利用模糊变系数回归分析方法,将模糊数设置为高斯模糊数,扩大模糊回归分析的实用范围,并运用局部核权最小二乘法对模型进行求解。给出了评价指标GOF,基于现实生活更适用的评判标准,建立适用于中国基金市场的模糊估值模型;与经典回归模型相比较,采用模糊变系数回归得到的参数估计有更好的应用价值。实证结果表明模糊变系数回归方法具有较好适用性。     

利用线性回归模型对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计.这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

高速公路可变收费费率模型研究

可变收费是一种在不同时段采取不同收费费率的收费方法，对可变收费理论在高速公路交通需求调控中的应用做了进一步研究；在分析影响高速公路可变收费费率标准的基础上，给出高速公路交通需求模型以及费率同交通量关系模型；根据山东省高速公路调查样本，采用线性回归法对模型进行标定。     

最小二乘法处理自变量误差实验数据的方法

最小二乘法是处理实验数据的常用方法，一元线性回归方程要求自变量无误差或其误差远小于因变量的误差．但在实际的测量中，测量数据不可避免地会带来误差，该文在分析和总结了自变量有误差的情况下，用最小二乘法处理实验数据时的几种方法．     

宏观经济计量模型

本文根据我国宏观经济的原则——“四大平衡”,建立宏观经济计量模型,该模型共有20个内生变量、18个外生变量和一个虚拟变量,且由12个回归方程和8个定义方程所组成,经过统计检验分析,证明该模型比较接近实际情形.     

双变量线性回归的解算

对于工程实践中较多存在自变量为随机变量的情形,应考虑双变量的线性回归,在总体最小二乘原则下,即n∑i=1（vxi^2＋vyi^2）=min,推导了在此准则下的具体解算方法,得到了相应的公式,最后并以算例加以验证与分析讨论,此方法对于工程实践的数据分析具有较大的参考价值。     

变截面管管内传热与阻力性能研究

根据正交实验设计提出了9种变截面管强化传热管的结构尺寸,并由实验结果回归得到了变截面管的传热与阻力关联式,经过管型的分析比较,筛选出性能比较好的变载面管尺寸参数。