相关系数和回归系数的空间几何解释

将变量的样本观察值看作空间向量,从空间几何角度阐明了样本线性相关系数和回归系数的意义和作用。     

安庆市声环境质量监测点位优化调整研究

现在安庆市的噪声监测点已不能完全覆盖城市建成区,为与时俱进,科学、合理、全面地反映城市声环境质量的适时状况,进行该次噪声监测点位的优化调整工作。     

大气环境监测点位优化的灰色聚类方法

运用基于灰色关联度的聚类分析方法实现了常德市大气监测点位优化，结果表明，用此法进行大气监测点位优化是可靠的，其优化点位具有足够的代表性与可行性，聚类组别具明晰的环境意义，且方法简单，易于在计算机上实现。     

闽江口附近海域监测点位优化布设初探

近年来,福建省沿海各市（区）经济、社会状况已发生了很大的变化,近岸海域有的监测站位已不具有代表性,不能准确反映近岸海域环境质量现状和污染状况的变化,个别点位因填海等海岸工程设施建设和码头建设,已不具备监测条件。因此,有必要在现有近岸海域监测站位的基础上,对近岸海域监测站位进行适当的调整、优化和补充。     

长春市空气中NMHC污染物监测点位的优化

采用模糊矩阵最大元法和Fisher法相结合,对长春市空气中NMHC监测点位进行优化．     

对邵阳市城区环境空气监测点位调整的研究

根据国家环境空气质量监测网络点位调整实施方案的工作要求,结合邵阳市城区现有环境空气监测点位,以及环境空气污染现状与趋势,本文对现有环境空气监测点位进行优化调整研究．     

松原市环境空气质量监测点位技术性分析

本文通过对松原市环境空气质量现状和监测点位分布进行技术性分析、评价,提出了增加监测点位的必要性和布局技术方案。     

污水处理厂后评估大气环境监测点位布设研究

对城市污水处理厂恶臭源头进行分析,研究为确定污水处理厂大气环境防护距离需如何设置监测点位,结合实际经验,对城市污水处理厂后评估大气监测工作中存在的一些疑难问题进行探讨.     

利用Cauchy-Schwarz不等式估计回归系数

根据随机变量情形下的Cauchy-Schwarz不等式,推广得到关于二阶矩的推论:随机变量X、Y的方差均存在且不为零,如果随机变量X、Y依概率1具有线性关系P{Y=aX+b}=1,则a=E(X-EX)(Y-EY)/E(X-EX)2,b=EY-aEX,同时给出线性回归问题中回归系数的一种矩估计法.     

线性回归模型复相关系数的影响评价

在线性模型中，复相关系数作为模型拟合程序的度量是一个常用的统计量，但它对异常值及影响点是很敏感的，本文用数据删除法及局部影响分析讨论复相关系数的影响点的识别问题，在各种情况下都得了了相应的诊断统计量，最后用一实例加以说明。     

通径、回归与相关

本文从处理统计的角度阐明了通经分析与多元回归分析,通经分析与多元相关相关分析,以及通经分析与局部相关分析的联系和区别.     

群体相关下的一种回归分析

作连续调查研究抽样时经常用到回归估计。如果前后两个样本相互独立,并且它们所包含的元素不同,就无法直接计算出回归系数。本文在群体相关模型下给出了一种新的回归估计。模拟研究表明,当估计总体均值时,如果前后两个样本都来自大的总体,则新的回归估计与样本均值几乎一样好;如果前期样本来自大的总体,而后期样本来自一子总体,则在本文模拟的例子中,新的回归估计比样本均值要好。     

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。     

矩阵损失下随机回归系数和参数的局部线性Minimax估计(英文)

对于带有随机效应的一般线性模型,考虑了随机回归系数和参数线性组合的Minimax估计问题.在矩阵损失下,研究了这个组合的线性估计在线性估计类中的局部极小极大性.并在适当假设下,得到了线性可估函数的惟一局部线性Minimax估计.     

回归函数断点的小波识别方法

 断点识别是统计上研究的一类重要问题,利用小波方法作误差独立模型的回归函数的断点识别问题,给出了断点个数、位置及跃度的相合估计,结果表明小波方法比传统方法更有效,更具有实用性.     

大坝安全监测模型因子相关性探究

分析了大坝安全监测数据处理中自变量因子之间的多重相关性对传统的多元回归模型的影响.运用偏最小二乘回归分析的基本原理和交叉有效性检验方法,建立了基于偏最小二乘法的回归模型.工程实例表明,偏最小二乘回归模型能够有效消除因子相关性对模型回归系数估计和回归分析效果的影响,取得的结果较为合理.     

基于最大可能点摄动法的相关系数可靠性灵敏度分析

讨论随机变量间相关系数在可靠性分析中的重要性和相关系数可靠性灵敏度问题.在可直接处理基本随机变量不相互独立问题的可靠性分析的最大可能点摄动法的基础上,进行了相关系数在可靠性分析中的重要性和相关系数的灵敏度分析.通过相关系数的可靠性灵敏度分析,得到了相关系数的改变对结构可靠性的影响.通过实例计算,说明文中方法在工程实际中的应用.为确定相关系数在可靠性分析中的重要性、对结构可靠性的影响以及影响程度提供分析方法,为统计分析工作以及可靠性设计提供有益的参考.     

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.