基于人工加噪正则化与稀疏贝叶斯回归的核密度估计稀疏构造算法

核密度估计(Kernel Density Estimation,简称KDE)算法是当前最有效和应用最广泛的一种非参数密度估计算法,其主要缺点在于二次的算法复杂度,与训练集容量正相关的空间复杂度以及高维密度估计中的性能降低.为了加快KDE的计算速度,简化模型的复杂度,提出了一种新型的基于稀疏贝叶斯回归的快速的KDE的计算模型,该模型用经过人工加噪处理过的分布函数逼近数据作为输入数据,获得了KDE的极为稀疏的表示.在一元和二元人工数据集上的实验结果表明,该算法与传统的KDE算法相比,在保持了相当的计算精度(多数情况下降低了模型误差)的情况下,将算法执行的时空效率大幅度提高,而且该算法在小样本情况下,得到的密度估计也更为光滑. 二元人造数据集上的初步实验结果还表明通过应用数据高斯化技术得到的算法的多元扩展在一定程度上缓解了“维数灾难”.     

基于脑梗塞相关因素的逐步回归分析

基于逐步回归分析的理论,对脑梗塞发病人数与民族因素、平均气温、平均气压、相对湿度之间的关系进行探讨,并建立他们之间相关的逐步回归方程。最后,对所得到的回归方程进行显著性检验。     

有约束的多元线性回归模型的Mi nimax估计

在损失函数tr(B-B)'A(B-B)下给出B在线性估计类中的Minimax估计,研究了其性质.在一些特殊的情形下,该估计包括了多元功效岭回归估计(Ridge regression estimation),多元Stein估计等.     

基于数据色彩与文法Fuzzy识别的回归模式选择

依据人们对数据的几何形态来推断变量间函数关系的原理,提出了色彩数据与FuzzY嵌入文法等概念,并以此建立了利用计算机自动选择回归方程的文法Fuzzy模式识别方法。该模式识别方法中,色彩重心是在将原始数据赋予不同权重(色彩度)条件下得到的,信息损失少,更接近于人为描述曲线的心理特征;回归方程模型是用一组描述曲线增减变化趋势的语言变量组成的。     

回归预测法在某沿海地区遥感卫星数据云检测中的应用

将遥感卫星数据中的云数据与晴空数据分离出来是卫星资料研究的重要工作。利用MODIS第20通道的亮温数据,通过回归预测法及拉依达法则对某一沿海地区的遥感卫星数据进行云检测。将实验结果与未经处理的云数据进行对比,表明回归预测法对类似地区遥感卫星云数据的检测具有较高的有效性。该方法具有操作简便,处理时间短等优点,适用于类似地区处理大量数据的的场合。     

北京市用水结构与产业结构的成分数据回归分析

城市经济发展带来了产业结构和用水结构的明显变化,本文分析了用水结构受产业结构变化影响的变动规律.用水结构和产业结构是一系列按照时间顺序排列的成分数据,运用软件SIMCA-P 11.5建立了基于偏最小二乘回归的成分数据线性回归模型,证明了用水结构组分变动与产业结构变动有一致性.为城市水资源管理提供了合理有效的定量方法,并可作为对未来用水结构预测的基础.     

公司盈利能力与会计信息质量的实证分析

从上市公司审计意见出发,运用Logistic回归模型分析了在上交所上市的所有公司2006年的盈利能力与其审计意见的关系。实证结果表明,上市公司的审计意见与其盈利能力相关性很强,同时,作为控制变量的董事长与总经理兼任情况和前十大股东持股比例也与审计意见有显著的关联性,说明会计师事务所出具的审计意见值得信赖。     

岭回归中影响子集的探测

这篇论文提供了岭回归申影响子集探测的一个新途径,并且研究了试验点(X,Y)和(X,Y)对β的估计(K)=(X′X+KI)~(-1)X′y(0≤K<+∞)的联合影响。定义了新的统计量 R_1~(k),建立了 R_1~(k)与 cook 统计量之间的精确关系。     

于连:一个意大利性格

司汤达塑造的“意大利性格”是对世界文坛的一大贡献。于连，虽非意大利血统，本质上具有“意大利性格”。但于连的“意大利性格”在法国复辟时期的社会现实中受到了冲击，表现得较为复杂。一方面，于连身上具有意大利民族所具有的激情、自尊、执著、勇敢及真诚；另一方面，又有社会现实与时代风尚强加给他的野心、虚荣、虚伪。前者是于连性格的本质，后者是社会对他的异化，二者你弱我强、此起彼伏的斗争演绎了于连曲折矛盾的人生历程。     

经济预测中的多元线性回归分析数学模型

通过矩阵形式建立了多元线性回归方程,并对回归方程进行了假设检验分析。为了避免复杂的数学运算,给出了剔除某一因素后回归方程的统一形式。采用矩阵法进行回归分析,不仅可以免除解方程的复杂过程,而且还可以使计算大大简化,便于编制程序利用计算机进行计算。