多元加权线性模型的影响分析

本文针对多元加权线性模型，讨论了一组观察数据对加权最小二乘估计的影响，给出了影响度量准则和它们的化简式及其分布，建立了Ｗ－Ｋ统计量与广义相关系数之间的联系。     

边界条件下线性回归模型的影响分析

研究带边界约束条件的线性模型的影响问题，提出了几个度量数据影响大小的统计量，建立了影响度量与相关系数之间的联系，揭示了数据影响与相关性之间的内在联系。     

加权回归模型中的影响度量与相关系数

从距离角度研究数据对加权回归模型的影响．建立了加权回归模型中的Ｃｏｏｋ距离,并找到了它与相关系数之间的联系     

探测数据对加权回归模型影响的度量

用方差比和广义方差比作为影响度量，从估计效率角度研究数据的剔除对加权回归模型的影响．建立了这两个影响度量与相关系数和广义相关系数之间的精确关系．     

随机约束条件下线性回归模型中的联合影响

本文讨论数据集对约束模型的影响问题。建立了单组数据影响与两组数据影响之间的关系。引进了一个新的影响度量，并和Ｃｏｏｋ距离做了比较。     

加权线性回归及其应用

介绍权的定义、权的性质、协因数传播律,讨论加权回归的本质以及加权回归法在幂函数、指数函数、双曲函数、S型曲线4种拟线性回归模型中的应用.     

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。     

随机约束线性回归模型参数估计的影响分析

讨论了带随机约束的线性回归模型的影响分析及强度影响的探测问题,利用数据删除法,导 单点剔除模型下参数的混合估计与原模型下对应估计的相互关系,并利用Ｃｏｏｋ统计量、Ｗｅｌｓｃｈ－ｋｕｈ统计量和协方差比统计量,分别给出了剔降单个数据点对参数估计的影响度量和协方差比通过数据模拟列子主明了此方法的有效性。     

线性回归模型LIU估计的影响分析

研究了线性模型中LIU估计的影响分析问题,得到了原模型与数据删除、方差扰动及均值漂移模型间——线性回归有偏估计(LIU)估计的关系式,给出了影响度量的计算公式。     

一种改进的线性回归预测模

用最小二乘法求解线性回归预测方程的回归系数时,计算量比较大,针对这个问题,提出一种改进的线性回归预测模型,该模型和其它预测算法配合,能够对若干种药品的销售额进行预测,挑选的药品种类越多,效率越高。最后通过具体实例验证了该模型是可行、有效的。     

更为广义的线性回归模型及其气象应用

为了解决传统的线性回归模型不具备全域分析能力以及表达能力受到模型维数限制的问题,基于要素场和矩阵的概念,提出了基于场的更为广义的线性回归模型——全回归模型。利用大规模要素场分布资料构建全回归模型,模型基本方程采用矩阵形式,方程的基本元素为要素场,相较于传统回归模型,该模型涵盖要素场整体信息。与传统回归方案进行对比分析,结果表明:该模型具有全局表达能力,在拟合过程中采用最小二乘方案可以得到全局最优结果;不同于传统回归模型的单调性特征,该模型自变量局部扰动对因变量的影响有利于分析相关过程;对于传统统计预报而言,基于矩阵分析理论及该模型全局表达能力,可以将该模型延伸应用至单站回归预报。     

线性模型中回归系数广义岭估计的小样本性质

在均方误差矩阵准则和Pitman closeness（PC）准则下讨论了线性回归模型中回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性及其相对效率的界．     

一种改进的线性回归模型

本文阐述了一种改进的线性回归模型——偏最小二乘回归模型的基本原理,并结合实例指出当变量间存在着线性关系时,普通的多元线性回归建模方法会失效;通过对偏最小二乘回归模型和主成分回归模型的系数估计精度及预测精度两方面的比较,说明要消除变量间的线性关系,前者优干后者。     

回归系数一类线性估计与广义最小二乘估计的相对效率

在均方误差矩阵准则下研究了回归系数的一类线性估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题,并讨论了三种不同相对效率的上、下界.     

有约束的多元线性回归模型的Mi nimax估计

在损失函数tr(B-B)'A(B-B)下给出B在线性估计类中的Minimax估计,研究了其性质.在一些特殊的情形下,该估计包括了多元功效岭回归估计(Ridge regression estimation),多元Stein估计等.     

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．     

权回归模型中的相对效率

文献[5]在线性模型中定义了一种新的相对效率 ,本文将它推广到权回归模型中并研究了它的下界以及它与某些广义相关系数之间的关系     

权回归模型中的相对效率

将线性模型中定义的一种新相对效率e4()=min1≤i≤pλi(Covβ)λi(Cov)推广到权回归模型中,并研究了它的下界以及它与某些广义相关系数之间的关系.