逐步回归程序

微型计算机自七十年代初期出现以来,得到了飞速的发展,获得了越来越广泛的应用。APPLEⅡ微型计算机系统是美国 APPLE 公司的产品。它具有使用方便、工作可靠,灵活性大,适应性强等一系列优点。学习掌握电子计算机,对促进教学、科研都具有重大的现实意义。回归分析是统计学中研究相关关系的一种数学工具。它在工农业生产、科学研究、天气预报、地质勘探等方面有着广泛的应用。而逐步回归则是回归分析的一个重要方法。下面利用 APPLEⅡBASIC 编译逐步回归程序,它已在 APPLE Ⅱ e 微型计算机上通过。     

逐步回归方法及其计算程序

(一)计算方法概述1.给出n一1个自变量X:,X:,…Xn一1和因变量Xn的m组观察值:xit(i二1,2,…n,t二1,2,一m)求线性回归方程Xn二bo bxX一 … bn一IXn一l(1)使与m组观察值在最小二乘意义下最佳拟合。由数理统计知识知道,求bi的正规方程为:n.1 艺101{m艺(Xit一又i)(Xj,一又j m_一、,一、=艺(Xjt一Xj)(Xnt一xn) t,l (j=1,n,!)‘2) .O、.,了」、.了t.l其中X 1一Mm艺Xit.1(Xit一又i)(Xjt一又j)=1,n) S‘石a‘j=百落了则(2)式可化为标准正规方程:n一l 乏aij ai== anj(j=l,n一l)(8)i一1在求得ai以后,则回归系数(盛) _n一1-bo=Xn一艺biX(5)解方…     

汉化多功能变压器优化设计程序

本文通过优化结果与同类产品原材料消耗的比较，节约铜线和硅钢片均达１１％，从而在技术分析中论证了应用本程序对原Ｓ７进行改造，将会取得显著的经济效益。操作简要说明表明，程序编写有新的特点：显示全盘汉化，设计参数采用多个屏幕输入方式；功能较强，具有独特的扩展设计功能，本程序不仅可以设计Ｓ７系列产品，而且可以设计非标产品；程序可操作性强，易学，易掌握。     

多功能数字仿真程序的实现

介绍一种能实现变结构、变参数以及随机干扰的多功能数字仿真软件,该软件在 CCDOS 下工作,并以图形作为输出。     

单片机多功能程序监视器的设计

给出了一种单片机复位、掉电保护及程序监视综合电路的设计方案，尤其讨论了由５５５定时器构成的程序监视器电路及其可靠性，最后给出了用５５５定时器巧妙设计而成的以上综合电路及其实验与应用结果。     

一种双机多功能可编程序控制器

本文介绍一种由IBM PC/XT与SMC-8000工业控制机构成的双机多功能可编程序控制器。这种控制器使用方便,用途广泛,是一种通用的多功能系统。     

-S控制图的多功能程序系统

本文讨论了—S控制图的统计原理及其多功能程序系统.介绍了该程序系统的结构、功能、程序主框图和使用特点,并提供了一个应用实例。     

逐步回归响应面法

在自适应过程中采用加权逐步回归对响应面进行拟合,有效解决了响应面函数中平方项和交叉项的聚舍问题,并可避免样本中存在的多重共线性造成的失真。算法根据迭代法中设计验算点附近的反馈信息对响应面的参数和形式同时作动态调整。由于样本点可以累积使用,每步迭代只需已入较少的样本点,使重分析的次数大为降低,适用于复杂结构的可靠性分析,数学和有限元算例表明,算法能在验算点附近精确,快速,稳定地逼近未知极限状态方程。     

逐步回归分析的拓展

给出一种方法,在逐步回归后,使每一前进（后退）步为一单元步,用Ｆ检验来判别这单元步的去留,使回归式子比逐步回归纳入更多的解析变量,同时能减低向后消元法产生多重共线性的可能性．     

逐步回归法辨识线性系统模型

线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差,同时也使该方法难于投入实际应用。针对这一问题,该文提出一种修正的逐步回归法,用于对有色噪声环境下的线性系统建模。该方法将各回归变量按对输出的“贡献”排队,通过判断“贡献”的显著性来决定是否选入回归方程,从而能够同时决定模型的阶次、系统纯时延和模型参数。该方法具有计算量小、适应性强等优点。仿真试验验证上述结论。     

逐步回归在气象预报中的应用

§1 逐步回归中的几个简单性质在统计预报中目前最常用的因子筛选法是逐步回归法。这种方法是在若干个预报因子X_i(i=1,2,…,n)中,根据每个因子x_i对预报量y的方差贡献大小,把经过F检验是显著的那些因子逐个引入回归方程。当引入了某些因子之后,其中有个别因子可能变得不显著了,这时还需要将它从回归方程中剔除。引入或剔除是在正规系数矩阵或相关系数矩阵中通     

逐步回归法的地下水开采中的应用

对一个开采时间较长且多个水源地来说，目前多数用有限元法求解不同时期的抽水量与水位之间的关系，即用拟合方法来求得各种参数，如渗透系数、给水度、储水系数、边界条件等，然后去预测水量或水位，在此过程中，如果对边界条件和入渗补给最难以确定的地区，人为去调节参数，很难准确计算出预测，而运用逐步回归的方法求解水位与水量的关系，建立逐步回归方程，来预测这种关系，不仅简便且实用，本文以大庆西部水源地开采为例，说明该方法的实用性。     

多重共线性的逐步回归检验分析

通过国家财政逐步回归模型实例,本文分析了自变量选取原则,阐明了变量筛选的依据,并在逐步回归具体步骤中,重点描述了多重共线性的解决过程,最后利用积矩相关系数,对多重共线性问题的解决结果进行分析,并给出了合理的实际意义。     

关于逐步回归算法的一个修正

将逐步回归算法用于符号回归任务时，会产生计算溢出现象．其原因是在检验因子的显著性时，由于数据精度很高，可能会发生最大偏回归平方和V     

关于逐步回归算法的一个修正

将逐步回归算法用于符号回归任务时,会产生计算溢出现象,其原因是在检验因子的显著性时,由于数据精度很高,可能会发生最大偏回归平方和Ｖｍａｘ与残差平方和ｒｙｙ相等或非常接近的情况,从而造成检验式分母的绝对值过小而溢出,对此,提出了两种修正方法,修正后的算法消除了隐患,可用于符号回归等高精度数据拟合任务。     

逐步回归最小方差集成预报法

本文在不同信度下,选出多个逐步回归方程。在最小均方意义下,建立可变动最优集成预报方程,所确定的集成系数是和各时刻的预报值有关的滑动系数,它能及时地反映单个回归方程在各时刻的变化规律,从而充分地采用单个回归方程在各时刻的预报信息、本文导出整个计算过程的递推公式,便于计算机程序设计,并证明这种集成预报方程比单个回归方程提高了预报精度和可靠性。     

矿井涌水量的逐步回归分析与预报

应用逐步回归分析的思想，在分析、计算大量数据的基础上揭示了矿井涌水量、钻孔涌水量或水位埋深与大气降水量、河流量之间的相关关系，并将这一关系的表示公式化，使以往为查清水体之间关系进行的繁杂分析试验等过程得以简化，且为水量或水位预报提供了简便易行的方法。     

基于逐步回归法的住房需求模型

房地产需求是房地产市场运行的的基础,也是房地产价格的基本决定因素.房地产需求实际上是反映消费者和投资者的选择行为和决策过程.结合国内外一些住房需求总量的定性计算方法,选取北京市1991-2009年统计数据并利用spss处理数据,采用逐步回归的方法建立了北京市房产需求量的数学模型.     

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。     

逐步回归分析在颱風预报中的应用

本文分两部分,第一部分我们简短地叙述了逐步回归分析的方法,第二部分我们尝试着用这一方法研究吉林省的颱风的预报。