利用线性回归模型对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计.这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

利用指数平滑法预测经济变量

在对某经济变量预测中，采用了霍尔特-温特斯指数平滑法和利用季节指数修正二次指数平滑值方法，从中选择一个误差小、精度高、令人满意的预测法。     

复杂系数在虚拟变量回归分析中的应用

将原数据标准化可消除不可预测因素的影响.利用贝塔绝对值或wald卡方的均值为复杂系数,判断相关因素对拟合方程的影响程度,拟合后的方程更有现实意义.     

工具变量线性回归模型的指数平方损失估计

在讨论协变量和响应变量关系时,常会遇到内生变量,已有关于内生变量的研究大多是在最小二乘目标函数的框架下讨论,然而该方法不具有稳健性,鉴于此,本文采用指数平方损失估计方法,构造模型中回归系数的稳健估计.为了克服内生变量对估计产生的偏差,利用工具变量消除协变量的内生性,再构造回归系数的指数平方损失估计;针对指数平方损失目标...     

利用系统变量设计高质量物理虚拟实验

分析了活塞曲柄运动的物理原理,并给出了关键数据的计算过程和计算结果,利用Authorware软件平台,详细给出了活塞曲柄运动的虚拟实验设计步骤。通过使用Authorware系统变量,科学地设计了活塞曲柄运动的虚拟实验程序,阐明了制作虚拟物理实验课件的方法和思想。     

ARIMA乘积季节模型对我国消费者信心指数的分析

消费者信心指数能够预测消费支出,对某些宏观经济指标也有较好的预测效果。本文运用Eviews6.0软件对2006.01—2011.12我国消费者心指数的统计数据建立ARIMA乘积季节模型。结果表明该模型适合预测我国的消费者信心指数而且预测精度较高,但只适合短期预测。     

虚拟变量在高校学报核心竞争力与影响因素回归分析中的应用

在高校学报核心竞争力与影响因素的回归分析中,存在许多分类变量,在进行回归分析时,必须将分类变量转换为虚拟变量。应用回归分析时将资源获取能力、与外界的交流、学术领域个性化等分类变量转化为虚拟变量,然后引入回归方程,以确定各影响因素对高校学报核心竞争力的影响程度。     

季节指数在城市气温变化中的应用

适宜的温度是人类宝贵的生存资源,然而气候变暖已成为21世纪全球面临的最严重挑战之一。本文针对杭州市1991年至2007年月平均气温的数据既有周期性又有波动性的特点,引入季节指数,并计算出各个月份相应的季节指数,分析各月份之间的气温大小之间的关系。     

指数族非线性模型ML估计的渐近性质

在指数族非线性模型中，给出了相合估计存在的必要条件，并指出λｍｉｎ（Ｊｎ（β））趋于正无穷作为主要条件的必要性。同时，给出了指数族非线性模型ＭＬ估计相合性成立的一般条件。最后，在相对简单的正则条件下，证明了随机回归变量条件下ＭＬ估计的相合性和渐近正态性。     

多元回归中因子分析和选择问题初步探讨

讨论了多元线性回归分析中因子选择存在的问题．建议在选择因子时，将Fa作为选择因子的门限值．而不作为假设检验的显著性界限．在逐步回归的基础上，提出以剩余标准差最小为准则的改进算法．文中计算了四例，全部取得最优因子．     

纺织企业产品结构系统外生变量的确定与回归分析

应用系统分析原理和综合评价方法确定了八家棉纺织企业的产品结构系统外生变量，并对诸项变量进行了多元回归和逐步回归分析．结果表明，影响棉纺织企业产品结构系统的主要外生变量是技改资金投入量、设各新度系数、原料价格变动率以及产品的市场趋势系数．     

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.     

基本物理量对汽车碰撞剧烈程度的影响分析

为了研究汽车碰撞剧烈程度与碰撞过程中单一运动变量的关系,在已有的实车碰撞试验资料的基础上,选择碰撞车质量、碰撞前车速和碰撞车动量为基本物理量,应用数学回归分析方法,分析了它们对汽车碰撞剧烈程度的影响,可为汽车碰撞事故的分析提供简单、实用的结论.     

不同被解释变量选择对决定系数R2的影响研究

考虑了一元线性回归模型中不同被解释变量选择对决定系数的影响，在一定条件下，证明了不同被解释变量回归模型的决定系数存在特定关系。     

分离变量的非线性非自治系统关于部分变元的稳定性

通过研究分离变量的非线性非自治系统关于部分变元的稳定性，得到几个判定定理，并推广了有关文献的结果。     

关于模型中未知参数估计值的讨论

对未知参数估计值的方差、解释变量的误删（误加）、多重共线性等问题进行了研究，给出两个重要的结论且进行了严格的理论证明.     

考虑心理潜变量的专车出行选择行为分析

提出了考虑心理潜变量的选择模型来分析出行者的专车选择行为。首先构建了多指标多原因模型以描述个体社会经济学属性与潜在态度变量的关系;继而结合二项Logit模型分析出行方式属性、个体社会经济学属性及潜在态度对出行者专车选择的影响;并利用潜分类模型对出行者进行分类分析。以广州市为例,发现年龄、性别、教育水平及收入水平对态度变量的构成影响较大,安全意识、服务质量及舒适性、忠诚度也是影响选择的重要因素;通过潜分类发现出行者可分为费用敏感型、舒适享受型和中立型3个典型群体,比例分别为61.6%、21.8%、16.6%,显示出明显的两极分化趋势。     

含定性变量的回归分析在公安情报预测中的应用

公安情报工作是保证公安系统有序运行的依据。在现有线性回归模型的基础上,提出了一种更为准确灵活的数学模型,将含定性变量的回归分析用于公安情报的预测中。