心血管疾病危险因素的分析与预测

针对心血管疾病危险因素分析与预测问题,使用了灰色预测、Cox比例风险回归分析等方法,分别建立了灰色预测模型、ICVD发病风险预测模型等,综合运用MATLAB、SPSS软件编程分别预测出我国不同年龄段预测男性、女性心血管疾病的变化趋势,建立了适合我国人群的缺血性心血管疾病发病危险预测模型[1]。     

CPI指数预测的统计回归模型

对CPI值进行预测,对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义.本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型,首先找到关于CPI指数变化的影响因素,搜集相关的大量数据;然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的3个主要因素;最后基于3因素的数据,通过统计分析,建立回归模型,对短期内的情况进行预测.     

CPI指数预测的统计回归模型

对CPI值进行预测,对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义．本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型,首先找到关于CPI指数变化的影响因素,搜集相关的大量数据;然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的3个主要因素;最后基于3因素的数据,通过统计分析,建立回归模型,对短期内的情况进行预测．     

应用提升回归树研究碳钢的土壤腐蚀规律

以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进。与神经网络、支撑向量回归(SVR)等多个典型算法进行对比研究。仿真数据和实验数据验证表明:改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性,适合小样本数据的处理。利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率,还可用于对腐蚀影响因素及因素间交互作用进行探索性分析。     

基于小波分解-卷积神经网络和支持向量回归的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,考虑到除历史负荷数据之外的其他因素对短期负荷预测的重要影响,提出了一种基于离散小波分解(wavelet decomposition, WD)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的负荷预测模型。首先,该方法通过小波分解算法对历史负荷数据进行分析与重构,得到长度相同的历史负荷数据,降低了原始序列中非平稳性对预测精度的影响;其次,对天气因素、日期类型进行特征构造,得到特征数据;最后,将处理后的负荷数据输入卷积神经网络支持向量回归机模型,将天气特征数据输入反向传播(back propagation, BP)神经网络支持向量回归模型,通过两个模型结果的叠加得到最终的预测值。实验结果表明,模型的预测精度和效率优于传统的CNN网络、SVR网络以及输入不进行划分的CNN-SVR模型,验证了其可行性。     

基于Logistic回归模型的大学生视力影响分析

采取随机抽样调查的方法,抽取1610名广西南宁各高校在校大学生,对可能影响视力的每天的上网(使用电脑)时间、睡眠时间、学习时间、运动时间、读书时的视线距离、做眼保健操的情况、吃甜食情况、吃果蔬情况、营养状况和双亲近视情况等10个因素进行问卷调查,所收集的数据用SPSS13.0软件进行处理,通过建立Log istic回归模型对影响近视的因素进行分析。结果发现上网(使用电脑)时间,学习时间,视线距离,做眼保健操情况,运动时间,睡眠时间及营养状况是影响学生视力的7大因素,其中上网(使用电脑)时间和学习时间是最主要的因素。     

灰色模型在我国流脑流行预测中的应用

文中利用2011-2018年我国法定报告的流脑年发病数,通过数据预处理(开四次方根,取自然对数,三点数据平滑和二阶弱化算子处理)建立GM(1,1)模型,利用MATLAB进行数值模拟,通过平均相对误差、均方差比、小误差概率这三个指标来衡量预测模型的精度,选择最优的GM(1,1)模型进行预测未来几年流脑在我国的流行发病情况.     

影响我国封闭式基金折价因素的面板数据

运用面板数据的合并回归模型、固定效应模型和随机效应模型对影响我国封闭式基金折价的因素进行实证研究,结果发现:①面板数据的随机效应模型和固定效应模型优于传统的合并回归模型;②股票市场和基金规模对封闭式基金折价的影响不显著;③封闭式基金的折价具有季节效应和"均值回归"的特点,基金管理公司和基金业绩对封闭式基金的折价有影响.     

影响我国封闭式基金折价因素的面板数据分析

运用面板数据的合并回归模型、固定效应模型和随机效应模型对影响我国封闭式基金折价的因素进行实证研究,结果发现：①面板数据的随机效应模型和固定效应模型优于传统的合并回归模型;②股票市场和基金规模对封闭式基金折价的影响不显著;③封闭式基金的折价具有季节效应和＂均值回归＂的特点,基金管理公司和基金业绩对封闭式基金的折价有影响.     

骨髓移植数据的删失分位数回归分析及SAS软件实现

针对髓细胞性白血病患者异体骨髓移植数据,基于软件SAS 9.4,对各生存时间及其有影响的协变量进行比例风险回归模型(Cox)、加速失效时间模型(AFT)对此数据进行回归分析,并应用拟合优度检验和逐步回归进行自变量选元,在此选元基础上建立了删失分位数回归分析,对此数据进行了更详细的分析,讨论了不同分位数时各协变量的回归系数变化情况.     

股票价格影响因素研究

以上证(A股)指数作为因变量，通过选取影响股市整体水平的指标，运用回归分析方法并结合SPSS软件建立了线性回归模型和非线性回归模型，分析得出了影响我国股票价格趋势变动整体水平的主要因素。     

基于PVAR模型的科技金融中心驱动因素实证研究

金融在发现、引导和支持科技创新及其成果产业化方面起着枢纽作用,科技金融中心的形成是发达国家和众多新兴经济体实现创新驱动的成功路径。探索影响地区科技金融发展水平的重要驱动因素,为有效揭示各类因素对科技金融中心的影响程度,采用基于面板数据的向量自回归方法,建立面板向量自回归(PVAR)模型,对影响中国科技金融中心发展水平的驱动因素进行实证分析,为提出我国科技金融中心发展的对策建议奠定基础。     

基于气象和空气质量观测数据的日太阳辐射估计

研究城市气象参数与城市近地面污染物对水平面太阳辐射强度的影响,并尝试建立水平面太阳辐射与气象、城市空气污染物观测数据的回归模型.1)收集了广州市2009~2012年水平面日太阳总辐射、地面气象数据、近地面空气污染物历史记录数据;2)根据太阳辐射传输理论和前人相关研究进行水平面太阳辐射的影响因素分析,并对收集到的数据进行处理;3)对水平面太阳总辐射、地面气象、近地面污染物浓度的观测数据进行相关性分析,分别建立了总体样本和分区间样本下的水平面太阳总辐射与气象、空气污染物观测数据的回归模型.结果表明,用单一回归模型解释各种影响因素对太阳辐射的削弱并不合理,而分区间样本下的分段回归模型反映了水平面太阳总辐射的随气象变化和颗粒物浓度变化的规律,预测结果也较为准确.     

脑卒中发病环境因素的定量分析模型

利用提供的数据,在合理假设前提下,给出了脑卒中发病环境因素分析模型.首先采用主成分分析法建立模型,得出影响脑卒中发病的三个因素中,第一类主成分是气温和气压,第二类主成分是相对湿度.其次利用回归分析法得到回归方程,并利用部分数据进行检验.     

我国区域经济可持续发展效率影响因素实证分析——基于面板数据分位数回归模型

运用我国28个省(市)的面板数据,利用分位数回归模型实证分析了我国区域经济可持续发展效率的影响因素。研究结果表明:经济规模、对外开放程度、地方财政支出比重和自主创新能力对经济可持续发展效率均呈现显著正向促进作用;工业比重上升和人口密度的增加对经济可持续发展效率的改善有负面影响;另外,各影响因素在不同分位点对我国区域经济可持续发展效率的影响程度差别较大。最后,文章对如何提高我国区域经济可持续发展的效率,提出了相应的政策建议。     

制造业高质量发展视阈下绿色技术创新的碳排放效应研究

绿色技术创新是影响制造业高质量发展与碳排放的重要因素变量.基于构建的数据包络分析(DEA)与Malmquist-Luenberger生产率指数相结合的制造业绿色全要素生产率测算方法,通过运用面板数据回归及动态面板的GMM拓展模型对我国制造业绿色技术创新与碳排放关系进行了实证测算.研究发现:①在变动趋势上,我国制造业20...     

我国大气污染与居民肺癌发病与死亡的灰色关联度分析——基于我国肿瘤登记地区的数据

基于2004—2012年中国肿瘤登记地区的数据,采用灰色关联分析方法,计算了大气污染物与肺癌发病及死亡率的关联度,并对大气污染物致肺癌死亡的潜伏期作了定量分析.研究结果表明:(1)二氧化硫是我国男性肺癌发病和死亡最主要影响因素;(2)烟(粉)尘是我国女性肺癌发病的最主要影响因素,但二氧化硫是我国女性肺癌死亡的最主要影响因素;(3)二氧化硫对男性肺癌死亡及发病的影响都要比女性大,氮氧化物和烟(粉)尘对女性肺癌发病的影响都要比男性大,但氮氧化物和烟(粉)尘对男性肺癌死亡的影响都要比女性大;(4)二氧化硫、氮氧化物及烟(粉)尘致男性肺癌的潜伏期分别为5年、3年、5年,致女性肺癌的潜伏期分别为5年、4年、5年.     

一种新的无腹筋梁受剪承载力计算方法

在引入虚拟裂缝模型 (FCM)的基础上 ,通过对受剪承载力的有关影响因素的理论分析 ,并利用国内外有关试验数据进行了回归分析 ,得到了一个以虚拟裂缝模型 (FCM)为基础的钢筋砼无腹筋简支梁受剪承载力计算公式。     

我国农产品物流需求量组合预测分析——基于PLS、BP神经网络和ARIMA模型的实证

针对影响农产品物流需求的各种特定因素,提出基于偏最小二乘回归(PLS)、BP神经网络和ARIMA模型的我国农产品物流需求量最优组合预测分析方法体系,并基于1995-2015年中国农产品物流需求量相关数据对我国农产品物流需求进行预测分析。实证分析结果表明,预测方法不但能够有效预测农产品物流需求量的整体变化趋势和细节波动,具有更高的预测精度,而且能够反映粮食产量、粮食价格等影响因素对物流需求量的作用机制。     

我国省域人口增长与经济发展的空间分析

研究发现人口增长与经济发展存在着相关关系.本文分别利用普通线性回归模型、空间滞后回归模型、空间误差自回归模型以及空间半参数模型研究了我国2011年30个省区(除海南省)的经济发展和人口增长的关系.结果表明,省域人口增长不仅与本地区经济发展水平相关,还受到周边地区人口增长情况的影响.