线性回归诊断的若干问题

本文对于线性回归诊断提出了几种新的模型和方法。我们首次研究了方差加权和均值漂移的混合模型,得到了相应的诊断统计量。本文还引入了罚函数方法,并以此为工具,讨论了若干有偏估计的影响度量,最后,本文提出了基于重心的诊断统计量,对于识别异常点有较好的效果。     

PLSR模型的回归效果分析

本文简单地介绍了多元线性回归、主元回归、部分最小二乘回归模型 ,用实例对三种方法的回归性能进行比较 ,并指出在消除多重共线性、回归系数估计精度及预测精度等方面 ,部分最小二乘回归模型优于其它两种模型     

基于回归分析的机场拥挤预测问题研究

及时有效的预测机场拥挤状态并辅助机场管理部门采取相应缓解拥挤的措施,将有助于提高机场的服务质量和运行效率.提出了利用回归分析的方法对机场拥挤问题进行研究.利用已有的历史航班数据挖掘出与机场拥挤最为相关的因素,并将其作为预测变量来预测响应变量.使用到两种回归分析方法即:普通最小二乘回归(OLS)和支持向量回归(SVR).使用历史数据来训练模型,并将这两种训练模型用于真实数据集上做测试,且取得较好的预测效果.实验结果证明该方法在机场拥挤预测问题上的可用性和有效性.     

建立多元混合回归模型分析影响毛兔产量的因素

本文把数量因子和非数量因子混合在一起，对５３５只长毛兔的实测数据进行了统计分析，建立了长毛兔产毛量的多元混合回归模型。并根据该模型分析了营养，兔舒气温等数量因子和作为非数量因子的５个生理阶段等因素对长毛兔产毛量的影响。     

关于《建立多元混合回归模型分析影响毛兔产毛量的因素》的注记

本文对<建立多元混合回归模型分析影响毛兔产毛量的因素>[11]这篇论文(以下简称该文),作些评注和讨论。 一、该文用统计线性模型,分析了k= 6个定量因素,以及一个定性因素──m=5个不同年龄组──对于一个响应变量的影响。如果试验设计时,取每个组有同样的大小,包含同样多个样本点,这就是一个典型的协方差分析问题,它的组效应之间彼此正交。这里可能是受试验条件的限制,组大小不相等,从而组效应彼此不正交,不能用通常的协方差分析的方法进行分析。该文采用了通常的做法,引进伪自变量──组的指示变量,作为一般的线性模型,可以用回归分析的程…     

自变元带误差的回归分析

考虑p维随机变元的n个独立观测值X_1,X_2,…,X_n,其中X_t=(x_(1t),x_(2t),…,x_(pt))~t表示第t个观测矢量,它由分量x_(1t),x_(2t),…,x_(pt)组成.x_(it)为第i个变元的第t个观测值.每个x_(it)都是由两个量的叠加而成,即被观测的非随机自变元a_(it)和观测误差ε_(it)的叠     

模糊回归的区间解法

给出模糊回归的区间解法 ,适用于预测。     

苍山大蒜施肥建模与分析

本文采用编码二次回归设计．因素的水平编码后即成无量纲概念的纯数１、０、－１,它们在试验因子空间中处于完全平等的地位,因此｜ｂ｜的大小可以反映各因素作用的强度,正负号表示作用的方向。误差对每个ｙ１都是相等的．以此对大蒜两种产品的数量、质量与肥料的类别数量、配比诸关系及其经济指标进行了定量分析．     

Bf—稳健的Mallows型回归估计量

讨论了Ｍａｌｌｏｗｓ型回归估计的拟合值影响，构造一类Ｂｆ－稳健的Ｍａｌｌｏｗｓ型回归估计量，并证明了它的存在性和可容许性。     

强影响的分布与稳定性度量

本文考虑了数据集在样本空间的影响分布,并且指出数据集仅对与之强相关的数据点有较大的影响,因而Cook距离(?)中这一部分数据处的影响较突出,我们考虑用(?)作为影响度量将更合理,同时它也比Cook距离具有更好的稳定性。