变系数回归模型的局部M-估计

讨论了变系数回归模型的系数函数的估计问题.在通常的局部M-回归方法基础上嵌入一个变窗宽对模型的系数函数进行了估计,并在样本独立同分布的情况下,讨论了系数函数估计的弱相合性和渐近正态性,最后,给出了估计的渐近性质的证明.     

平稳自回归模型的调整经验似然置信域

自回归模型在经济学及信息学等领域有广泛应用.其统计推断是统计学研究的重要问题之一.本文主要研究自回归模型的调整经验似然方法 .在Chuang和Chan利用自回归模型的条件最小二乘估计、通过得分函数构造的经验似然比统计量基础上,本文针对经验似然方法可能不存在解的情形构造了调整经验似然统计量,并证明调整后的经验似然比统计量的极限分布服从卡方分布.由此我们可以构造模型参数的调整经验似然置信域（区间）.最后,本文通过数值模拟比较了调整经验似然方法和经验似然方法的性能.结果显示,调整经验似然方法所得的区间估计具有更好的覆盖率.     

回归模型的相关性检验

基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布.模拟计算表明相关性假设检验的经验似然方法具有较好的功效.     

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.     

基于LR模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数.取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验.文章基于Nther模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布.     

权重线性组合与逻辑回归模型在滑坡易发性区划中的应用与比较

以贵州省为研究区对滑坡易发性进行研究,对预测方法进行比较.其步骤为:首先,选取年均降雨量、岩性、高程、坡向、地形地貌、坡度、至构造线距离、至水系距离、至铁路距离和至公路距离10项评价指标作为影响滑坡发生的致灾因子,分别采用主客观权重线性组合(WLC)模型及结合确定性系数的逻辑回归模型(LR)分析研究区内各致灾因子与滑坡发生的相关性并建立预测模型:其次,基于ArcGIS平台完成贵州省滑坡易发性区划图,结合历史滑坡分布,应用熵值法对2个模型的区划结果进行验证和比较.最后,从模型原理、运行环境和适用条件等方面对2个模型进行比较和讨论.研究结果表明:WLC模型和LR模型的熵权分别为0.255和0.745,表明逻辑回归模型(LR)的区划结果与实际的滑坡情况吻合度更高.     

删失分位数回归模型的经验似然置信区域

在独立同分布条件下,利用光滑经验似然方法,讨论了删失分位数回归模型参数的经验似然置信区域.     

具有自相关误差变系数回归模型的局部线性估计

变系数回归模型误差具有自回归结构时,基于重新改写具有自回归误差的变系数回归模型为独立误差的变系数回归模型,文章提出其局部线性估计方法.模拟结果显示该估计方法是有效的.     

变系数回归模型在计量经济学中的应用

文章主要讨论了变系数回归模型在计量经济学中的应用,变系数回归模型不但有很好的拟合效果,而且可以探讨变量之间的经济结构的非平稳性,这是经典的线性回归模型所不能比拟的.     

谈遗传算法回归分析技术

本文阐述了回归分析机回归分析的各种模型，遗传算法的概念、特点以及将各种回归分析的数学模型综合在以泰勒公式为基础的同一模型下，采用遗传算法确定回归方程的系数，思路和理论基础，对在实际中应用遗传算法有一定参考价值。     

一类变系数分组Cox回归模型及其估计

讨论了一类变系数分组Cox回归模型.该模型提高了线性分组Cox回归模型的灵活性和适应性.基于局部加权极大似然估计方法,讨论了该模型的参数估计问题,利用迭代加权最小二乘法给出了局部似然方程的迭代算法.     

删失回归模型的随机逼近

讨论了删失回归模型系数的LAD估计．Rao and zhao(1992)提出了一般线性回归模型系数的M估计的随机逼近，本文把这一方法推广到删失回归模型。     

相依误差下简单线性EV回归模型的参数估计

研究相依误差下简单线性EV回归模型的参数估计问题.由于在很多实际问题中模型中的误差往往是不独立的,具有一定的相依性,为此本文讨论误差为随机系数自回归模型时简单线性EV回归模型的参数估计,在一定条件下得到了估计量的渐近正态性和相合性,推广了已有文献中的结果.     

回归模型参数检验及多克隆抗体效价的回归分析

利用经验似然方法研究一元线性回归模型参数的检验问题, 构造了相关检验的检验统计量, 并在零假设下获得了检验统计量的极限分布. 结果表明, 该方法可用于多克隆抗体稀释倍数与有色物吸光度值(OD值)的建模.     

基于回归分析的应急疏散时间模型优化应用

 为了提高国际上通用的疏散时间模型(简称经验模型)的预测精度和应用价值,以某高校疏散案例为研究基础,通过调查采样建立185组数据的实测样本。结合影响人员疏散行为和疏散时间相关因素,运用统计软件SPSS 17.0对样本进行回归分析,建立疏散时间回归模型。以回归模型为基础,将个体属性综合为群集属性,求取修正系数并对经验模型进行修正、检验。最后运用优化模型,对某高校体育馆工程消防疏散性能化设计方案进行改进。结果表明,经验疏散时间模型缺乏考虑群集属性对疏散效率的影响,其运用具有一定条件约束;利用修正系数对经验疏散时间模型进行修正,将提高模型仿真度,有利于对性能化消防方案的评价和改进。     

资产方程中回归函数的局部线性加权估计

通过将标的资产价格所满足的积分方程转化为回归模型,建立了回归模型中回归函数的局部线性加权估计.利用回归函数的估计构造漂移系数的样本估计量,并证明了所构造样本估计量的均方收敛性.从而使利用样本估计量构造漂移系数的估计成为可能.     

基于样条估计分位数回归的光伏功率回归模型

光伏发电功率预测的准确与否是太阳能光伏发电是否能够有效地并入当前电网从而大大地提高太阳能利用率的关键.分位数回归是一种能够给出输出量的详细完整分布,从而便于分析与研究的回归模型.样条就是仅在节点处平滑连接的多项式函数,样条估计具有简单易行和计算速度快的优点.本文通过建立基于样条估计的分位数回归模型,在光伏面板发电功率数据的基础上,拟合光伏功率曲线,通过计算残差平方和和确定系数进行对拟合效果的评估.结果表明,该模型利用已有的光伏面板发电功率数据,可以在给出功率预测值的完整分布的同时,准确有效地分析相关因素对光伏发电功率的影响,展现不同分位点的回归拟合效果,从而有效地提高光伏系统对太阳能的利用率,避免光伏发电在接入电网时所产生的不利影响.     

Poisson自回归模型的平稳性检验

利用经验似然方法研究Poisson自回归模型的平稳性检验问题, 通过构造相关检验的经验似然比检验统计量, 在零假设下获得了检验统计量的极限分布, 并通过Monte Carlo数值模拟考察该检验方法的有限样本特征.     

RBF神经网络优化灰线性回归模型预测建模

针对建筑物地基沉降的机理以及RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络能够有效描述不确定性问题和解决复杂非线性问题等特点,通过反复试验,优化设计,建立了RBF神经网络,并用该网络优化灰线性回归预测模型,建立RBF灰线性组合预测模型。通过工程实例,比较分析了单一灰色模型、灰线性回归模型、RBF优化的灰线性回归模型的预测精度。结果表明,RBF优化后的灰线性回归预测模型精度优于灰色模型、灰线性回归模型,预测中误差达到0.0014 mm。径向基神经网络优化后的灰线性模型能更好地反映建筑物沉降的总体趋势及规律。     

一种改进的线性回归模型

本文阐述了一种改进的线性回归模型——偏最小二乘回归模型的基本原理,并结合实例指出当变量间存在着线性关系时,普通的多元线性回归建模方法会失效;通过对偏最小二乘回归模型和主成分回归模型的系数估计精度及预测精度两方面的比较,说明要消除变量间的线性关系,前者优干后者。