自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

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.     

线性过程误差下回归函数的样条估计

针对固定设计和线性过程误差下的非参数回归模型,在较弱条件下,讨论了回归函数的多项式样条估计的逐点相合性,得到了逐点收敛速度.模拟算例表明了估计方法的可行性.     

幂函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到幂函数自回归模型的自回归分析,获得了幂函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

对数函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到对数函数自回归模型的自回归分析,获得了对数函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

S型曲线自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到S型曲线自回归模型的自回归分析,获得了S型曲线自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

广义线性模型拟合方法的相容性(Ⅲ)

广义性模型包括了回归、自回归及其混合型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型.对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计.本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法.     

自回归模型参数的加权最小二乘估计

将线性回归模型参数的加权最小二乘估计推广到12种自回归模型的参数估计。     

自回归模型参数的普通最小二乘估计

将线性回归模型参数的普通最小二乘估计推广到12种自回归模型的参数估计。     

缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑

在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用最小二乘和局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量和非参数分量的局部线性估计.在适当的条件下,得到^βn,^nσ的渐近正态性和^gn(t)最优弱收敛速度.     

差分侧信道密码分析中泄露模型的线性回归分析

从统计学线性回归模型的角度研究密码设备差分侧信道分析攻击中泄露模型的建模及估计,在不需对设备信息泄露有提前了解的情况下,得出线性回归泄露模型,克服了传统泄露模型的局限性.首先,分析能耗泄露的随机模型从而构建线性回归模型,然后用最小二乘估计和最小一乘估计两种方法求解线性回归模型的系数,最后基于八位控制器PayTV-AES智能卡平台实现能耗泄露的建模及系数估计.通过对两种求解方法结果的比较,提出最小二乘估计比最小一乘估计更适合用于泄露模型的线性回归分析;通过对被估模型系数曲线的分析,提出线性回归分析可以用于测量数据的预处理,以提高泄露模型建模效率.     

函数型线性回归模型的三角样条估计

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性回归模型,基于三角样条估计的方法对模型中未知参数进行了估计.通过仿真实验验证了三角样条估计的均方误差比传统的多项式样条估计的均方误差更小,且在计算上用时更少,由此得出三角样条估计在部分函数型线性回归模型中具有一定的优越性.     

曲线估计方法应用

曲线估计方法是对2个相关变量函数关系的研究.当变量之间有显著线性关系时,可以用线性回归分析建立线性回归方程,但当变量之间有明显曲线关系时,可以采用曲线估计方法来建立变量间的模型,通过具体实例说明曲线估计方法的应用.     

中国人口预测的半参数自回归模型

提出建立中国人口预测的半参数自回归模型,基于线性回归选取的显著性变量,利用多项式样条估计得到了半参数自回归方程,并且对中国2004~2009年人口进行了预测比较,结果表明:半参数自回归模型优于一些传统的模型.此外,还对2010~2013年中国总人口数量进行了预报.     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

部分线性自回归模型的偏核光滑估计及应用分析

给出了部分线性自回归模型的偏核光滑估计及模型参数的估计偏差,并通过构造广义的交叉核实函数对模型中的带宽进行选择,然后利用所得结果建立了煤油电企业商品价格指数的部分线性自回归模型.模拟计算结果表明,该模型模拟效果较好,是有效估计.     

广义线性模型拟合方法的相容性(Ⅱ)

广义线性模型包括了回归、自回归及其混合型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型。对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计。本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法。     

线性模型参数M估计的强收敛速度

研究了线性模型中回归参数M估计的强收敛性，与《线性模型中的M方法》（陈希孺，赵林城，上海：上海科学技术出版社，1996）中相应结论比较，在一般性条件下获得了强收敛性的结果，而且，这里给出的条件对矩的要求有较大的改进。     

缺失数据下半参数回归模型的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量β和非参数分量g的局部线性估计βn,gn*(t),基于βn建立σ2的估计量2σn.在适当的条件下,证明βn,2σn的渐近正态性,得到gn*(t)的最优弱收敛速度.