中国各地区教育发展水平差异的实证分析

本文主要利用聚类分析和多元回归模型等统计方法对我国各地区的教育发展水平的差异状况和产生原因从时间和空间的角度进行了统计分析。1997-2010年间,各地区的教育水平迅速发展,但绝对地区差异并没有显著缩小,相对地区差异反而在一定程度上扩大。此外在探讨地区差异产生的原因部分主要讨论了生均预算内教育经费、人均GDP、平均生师比对教育发展水平的影响。     

具有NA误差项的多元回归模型中最小二乘估计的强相合性

在具有NA误差项的多元回归模型中,对误差项和设计矩阵作了一定的限制条件下给出了其最小二乘估计的强相合性;进而得出了NA序列的样本均值的加权和的几乎处处收敛性的结论.     

带线性约束的多元回归模型中回归系数的线性估计的泛可容许性

该本文针对矩阵风险，给出了矩阵估计量的优良性准则，在通常的容许性意义下，得到了带线性约束的均值参数的线性函数的线性估计是泛可容许估计的充要条件，同时得到了在不同的约束条件下，的可容许估计类之间的一种刻划．     

基于时间序列的长沙市PM2.5的统计分析

通过对长沙市2015年AQI检测指标数值PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO,O_3间相关性进行分析,得到PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO间存在正相关关系,与O_3间为负相关关系.后建立自回归移动平均模型(ARMA)对长沙市2015年的PM2.5进行短期预测,得到最优模型为ARMA(3,2).最后对长沙治理PM2.5提出相关建议.     

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素,对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析,得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关,与O3和温度呈负相关,同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系,给西安市PM2.5防控提供参考意见.