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1.
基于异方差的自回归预测模型的参数估计及其应用   总被引:4,自引:3,他引:1  
从齐性方差的线性回归模型参数估计的最小二乘法出发,通过对统计资料的适当变换,利用加权最小二乘法,获得了异方差的线性自回归模型和四种异方差的非线性自回归模型的参数估计公式,并举例阐述了估计公式的应用.  相似文献
2.
Logistic回归中的加权最小二乘估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文引入因变量是虚拟变量的回归模型 ,并通过logistic函数拟合这种模型 ,分析它在控制和预测方面的不足之处 .在此基础上提出用加权最小二乘估计回归方程 .模拟结果表明 ,此方法是可行的  相似文献
3.
1几何中心化加权最小二乘法给定观测数据集(x_i,y_i),i=1,2,…,n.(1.1)欲拟合加权非线性模型y_i=f(x_i,θ) ε_i,(1.2)其中模型函数f的参数为θ=(θ_1,…,θ_p)~T,随机观测误差项满足ε_i~N[0,(?)~2m(z_i,λ)],(1.3) m(z_i,λ)为已知正值函数,z_i可以是x_i,也可以是μ_i=f(x_i,θ)或二者的组合,λ为权参数,而(?)~2为未知的方差参数,λ和θ可统称为模型参数.模型的似然函数为  相似文献
4.
采用牛津大学Angeliki Xifara使用Ecotect系统模拟的768个不同建筑物数据,尝试将半参数中的部分线性单指标模型(PLSIM)用于住房建筑物负荷的预测研究中.同时采用BP神经网络以及迭代加权最小二乘法分别建立热负荷、冷负荷预测模型,将3种方法所得结果进行比较.研究结果表明部分线性单指标模型在建筑物负荷预测中相对误差均在0.00104以内且更直观,可以为国家调整住房结构、节约能源提供有力的模型支持.  相似文献
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