岭回归中的掩盖和提升影响

本文探讨了岭回归中数据影响的掩盖、提升、降低、增大以及交互作用,揭示出了岭帽子矩阵的非对角元素和岭残差的作用及意义。     

分块回归技术在线性回归模型经验似然推断中的应用

本文讨论了线性回归模型的经验似然推断问题,利用分块回归技术,定义了模型系数的线性组合的对数经验似然比统计量,并得到其渐近统计分布为卡方分布,从而可以根据所得结果构造模型系数线性组合的区间估计.最后通过数值模拟试验验证了所提方法的有效性.     

GL算法在线性回归模型的权值计算中的应用

传统的最小二乘估计在处理含有异常值的线性回归模型的估计问题时拟合得往往不好,根据GL算法给出稳定加权最小二乘优化的参数的估计法．并结合实例进行回归分析,验证该方法的高精度和高效率．     

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。     

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.     

线性回归模型自变量选择准则的比较分析

将一些自变量过择准则用一种统一的形式表示,并依此得到这些准则所选出的自变量个数的顺序关系,从这些关系推出所给出的广义K-L差异度准则能选取较少的自变量,同时也指出广义K-L差异度准则具有利用数据本身选择惩罚因子的优点。     

线性回归模型中的变点分析

本文利用线性回归模型中单变点估计法，逐步调整法，得到了线性回归模型中的多变点估计量的可行方法。     

稳健回归分析

The article suggests precautionary measures which should be taken when outliers appear in experimental or observational data That is to establish robust regression with an insensitive statistical method. A relationship between weight and trimmed constant is derived. The reason is stated for the purpose of forming additional equations. Explanatory notes are given to the iteration formula. Robust regression is applied to forecast. It is proved that robust regression has advantages over the classical regression.     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

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。     

沥青生产过程的线性回归控制

本文利用线性回归的方法给出沥青软化点与电阻率和温度的函数关系式。     

一种线性/非线性自回归模型及其在建模和预测中的应用

为提高模型准确性,在经典时序建模策略的基础上,提出了一种带有外部输入的线性/非线性自回归模型,并应用Weierstrass逼近定理推导出其一般表达式(GNARX),该模型允许带有多个外部输入以实现复杂系统的建模和辨识.针对该模型结构给出了其最小二乘参数估计方法,并采用结合建模误差、预测误差及模型复杂度的修正信息准则(AIC)确定最优模型结构.最后,将该模型应用于仿真数据和振动位移采样电流数据的建模与预测.结果表明,GNARX模型的建模和预测精度均高于AR,GNAR,ARX模型及BP神经网络模型,表现出良好的线性/非线性建模和预测能力,及较好的通用性和实用价值.     

多元线性回归在重庆市卫生事业统计情况中的应用

本文研究了4种常用的最佳回归模型的选择方法,并且运用Excel和Spss程序,通过案例分析、证明了本文所提供的选择理论的合理性,具有较高的实际应用价值．     

多元线性回归在重庆市卫生事业统计情况中的应用

本文研究了4种常用的最佳回归模型的选择方法,并且运用Excel和Spss程序,通过案例分析、证明了本文所提供的选择理论的合理性,具有较高的实际应用价值.     

EXCEL在一元线性回归分析中的应用

通过调查一个餐饮连锁店,附近学校大学生的人数和季度销售额存在线性关系,建立一个以大学生人数为自变量,而季度销售额为因变量的回归模型,用EXCEL进行回归分析并预测季度销售额,说明EXCEL在回归分析中的应用。     

线性回归分析法在工资预测中的应用

以线性回归分析方法为基础,采集由四川省政府和省统计局于1991~2012年发布的城镇在岗职工平均工资数据,研究并建立了科学的预测模型。结合我国的经济发展战略目标,预测出四川省城镇在岗职工2013~2020年的平均工资值及其截止2050年的增长趋势。最后对预测数据进行了具体分析,从实际层面评估了预测模型的建模方法和预测数据的可信度。     

线性等式约束下线性回归模型参数估计的局部影响评价

本文研究线性回归模型在线性等式约束下参数估计的局部影响评价问题，导出了线性等式约束下线性回归模型在各种扰动模式下参数估计的局部影响度量，通过实例分析，表明了本文方法的有效性。     

回归分析和季节性分析相结合的一种预测方法

线性模型的预测只适应线性关系，但在实际应用中，相关变量关系可能受很多因素的影响，其中之一是季节性，本文在季节性影响的情况下对线性结果作了必要的修正，并通过实例说明，预测结果与实际较一致。     

工程线性回归计算中控制变量和预测变量的区分

理论及工程实例分析指出,采用线性回归法外推高温金属持久强度和稳态蠕变寿命,如果对变量性质不加区分,任意采取回归方向,可能导致会较大误差,甚至会出现偏于不安全的结果。区分控制变量和预测变量,并对控制性变量方向作出回归,才是处理高温金属强度和寿命问题数据线性回归处理和分析的正确、合理的方法。     

线性回归与Hough变换在计算图像倾斜角度中的应用

对矩形图像识别之前，通常需要对其进行倾斜角度的矫正，本文给出了矫正的两种方法：线性回归法和Hough变换法，并详细介绍了这两种方法的原理、算法步骤、实现过程、仿真结果及各自的优缺点，并将其用于工程实践中，取得了很好的效果．