湖南省经济增长影响因素的实证分析:1980～2000

运用新型的多元数据分析方法——偏最小二乘(PLS)回归方法，采用1980～2000年的数据，分析了影响湖南省经济增长的12个因素。研究发现：在所选取的12个影响因素中，人口增长因素对湖南省经济增长起着阻碍作用，而其它因素都不同程度地对湖南省经济增长发挥了积极的作用，其中又以居民消费支出因素的影响最为显著。该文为湖南省制订长期、稳定的经济发展策略提供了有益的定量依据。     

偏最小二乘在短跑运动员选材中的应用

运动员选材问题是一个极其重要而又复杂的问题,就方法而言,目前尚无重大突破.在此运用一种新型的多元数据分析方法———偏最小二乘回归(PLS)方法,选取13岁维吾尔族男生,就其体质测试中的形态、机能、素质等有关数据加以分析,建立了短跑成绩的预测模型.对各项指标的贡献率进行分析与计算,并做了精度分析,为科学选材提供了定量依据.     

基于改进的偏最小二乘回归的酸雨pH值预测

酸雨pH值受到酸性离子[SO4^2-]、[NO3^-]和碱性离子[Ca^2＋]、[NH4^＋]等的影响。这些影响因素之间存在多重相关性。用一般最小二乘回归分析预测pH值,参数估计存在很大的误差且物理意义明显不足。应用偏最小二乘回归技术建立pH值预测模型,克服了自变量之间多重相关性的问题,因而更具有先进性,计算结果更为可靠,而改进的偏最小二乘回归则从预测角度对偏最小二乘回归模型进行了改进。以我国17个城市pH值预测为例,说明了改进的偏最小二乘回归法比普通偏最小二乘回归法效果好。     

基于岭回归对新疆农业经济的分析

基于使用最小二乘回归对数做统计回归时,常出现自变量之间因为多重共线性,导致模型预测失去效果的现象,其中和岭回归法是常见的用以处理多重共线性问题的方法。现以新疆农业经济数据为例,运用统计软件对数据进行实证分析,证实了这种方法消除农业经济中多重共线性的可行性,与偏最小二乘回归方法作比较,说明其实现过程和优缺点,有利于提高回归预测模型的精确性和在现实问题中更广泛的应用。     

基于PLS的湖北省经济增长水平分析

采用新型的多元统计分析方法—偏最小二乘回归(PLS)分析方法,利用1988～2004年的统计数据对湖北省经济增长情况进行了科学的分析.分析结果表明:人口增长因素对湖北省的经济增长有阻碍作用;湖北省的进出口水平不平衡,对经济增长有很大的影响.还有一些其他因素分别对经济增长有不同程度的积极作用.     

基于偏最小二乘法实现非线性回归分析

从应用的角度,提出了一种基于偏最小二乘回归和多项式回归相结合的多元非线性回归分析方法。通过理论分析及实例验证,指出该方法可以较好的进行多元非线性回归分析,具有较强的适用性。     

基于INLR-PPLS的非线性多传感耦合信息建模方法

针对线性PLSR(偏最小二乘回归)在多传感信息回归建模中存在的不足,提出了一种基于INLR(Implicit Nonlinear Latent Variable Regression)-PPLS(Polynomial Partial Least Squares)的非线性多传感耦合信息建模方法.该方法通过线性PLSR对多传感信息进行预处理,达到降维的目的;基于INLR建立外模型非线性样本矩阵变换方程并线性化,进而采用PPLS进行内模型非线性映射,并对多传感非线性回归模型实行反求解.最后,将该方法应用于液态乙醇浓度测控系统,结果表明该方法较线性PLSR预测准确度提高21%.     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

苏州外资制造业增长因素分析模型

苏州外资制造业经济增长受众多因素影响,各因素之间存在变量的多重相关现象,一般的多元回归分析自变量之间存在较严重的多重共线性.采用偏最小二乘回归对经济增长影响因素建模分析,这样最大限度地概括了原自变量系统中的数据信息,克服了多重共线性,同时自变量对因变量具有最大的解释能力,可靠性高.     

瓦斯灾害主控因素分析方法研究

从瓦斯灾害复杂影响因素中提取主控因素是瓦斯灾害预测与控制的关键。偏最小二乘回归分析方法(PLSR)可以解决样本数据偏少以及自变量多重线性问题。文中采用PLSR进行瓦斯灾害影响因素的主控因素分析,通过实例分析表明此方法可靠性高,预测效果好。     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

广义最大熵回归效果分析

针对广义最大熵回归方法的建模效果问题，尤其是模型中未知参数和误差项支持空间选择的不确定性问题，该文剖析了该方法的建模过程，并通过两个实例将该方法与其它建模方法的回归效果进行了对比分析。结果表明：广义最大熵回归方法的预测精度与解释能力优于最小二乘法和偏最小二乘法以及主成分方法；在先验信息缺乏的情况下，参数支持空间越大越好；误差项支持空间应在3σ与4σ之间。     

回归分析在F-P标准具测量实验中的应用

以测量法布里-珀罗标准具间隔实验中小数序的计算为例,分别建立一元线性回归模型Di2=b0+b1i、二元线性回归模型Di2=b0+b1i+b2i2、加权回归模型及近似直线回归模型Di2=b0+b1i*,采用最小二乘法数据处理过程,分析其应用条件和优缺点,得出近似直线回归方法可以在物理实验处理中广泛应用。     

回归分析基本公式的初等数学描述与证明

体育统计学中的许多结论是以高等数学为基础建立的,如能以初等数学为基础就通俗易懂了,为此本文以该学科的重点内容回归分析为题,进行了初步探讨和尝试.     

几种乙烯砜型活性染料的构性关系

利用B3LYP/6-311G*方法对乙烯砜型活性染料进行构型优化,得到其构型参数和轨道参数,然后用逐步回归法对这些参数进行筛选,找出对lnk(水解反应速率常数的对数值)影响较显著的参数.最后用最小二乘法建立了此类染料水解反应活性的定量构性关系方程.将所得方程用于一些同类染料化合物水解反应速率常数的预测,结果与实测值较为吻合.此方程也可用于多活性基活性染料和复配后的活性染料水解反应活性的预测及新型染料分子结构的设计.这些对深入研究活性染料的染色性能、开发更多新型优良染料有一定的参考.     

西安寿险需求特点的调查与分析

采用相互控制随机抽样方式，对西安寿险市场进行了入户面访调查。根据问卷整理分析结果，深入研究了西安市民的寿险认知度、购买行为、购买意识、购买寿险的动机以及市场拒绝购买寿险的因素；同时，应用SPSS软件对购买动机和拒绝购买寿险的诸因素作了因子分析和相关分析。调查和分析结果显示：消费者购买寿险的最主要动机是医疗和养老，同时受政策影响比较大；拒绝购买寿险的最主要因素是经济能力和对保险公司的不信任。针对这些结果，提出了以出对策：（1）转变观念，提高经营管理水平；（2）开发新险种；（3）加大对寿险宣传；（4）尽量减少消费者对保险公司的不信任感；（5）其它的因素。