北京市PM2.5的相关因素研究

选取2016年北京市空气质量指数数据,简述了北京市空气的现状,并根据频率得出PM2.5已经成为北京市空气中的首要污染物的结论.通过计算PM2.5与AQI所监测的其余指标之间的相关程度,进行PM2.5与PM10,CO和NO2的多元回归分析,得到线性回归方程.同时对模型给予改进,建立基于2个主成分的、更为精准的多元回归模型.得出PM10是空气中PM2.5的最主要成因的结论,CO和NO2对PM2.5的影响也不容忽视的结论,对北京市雾霾天气预防提供参考意见.     

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。     

彩色打印机特性化多元回归模型的研究

多元回归法是彩色打印机特性化普遍采用的方法,实验对影响多元回归精度的阶数、色空间选择、以及训练样本选取进行了研究.研究结果表明:(1)二、三、四阶的特性化精度分别在10.9±0.3、6.6±0.2、6.0±0.2个CIELAB色差单位;(2)回归模型采用RGB到CIELAB或CIEXYZ的预测精度基本相同,大概相差1个...     

一种新的拓扑指数用于手性化合物的构效关系研究

为了研究羟酸类和氨基酸类手性化合物的构效关系,本实验引进了手性乘积算法:P＝(1-b/a)(1-c/b)(1-a/c)(1-a/d),其中a、b、c和d分别为与分子中手性中心碳原子4个不同连接片断手性eAm指数和分子连接性指数mx的计算值,并考察了所得参数与羟酸类和氨基酸类化合物手性薄层色谱保留指数的相关性.为了评定所得预测模型的稳定性,文中运用了交叉验证法.结果表明,由人工神经网络方法(BP法)所得数学模型比较稳定,且明显优于多元回归分析结果.     

电子监控探测人物身高的分析

依据重庆市公安局刑警大队提供的监控数据,分析监控器摄象时影响身高的因素,利用多元回归的原理建立了三个预测身高的回归模型,并对其作出了优劣评价,最终确定出犯罪嫌疑人实际身高与其在照片上的像高、电子监控器距地面的高度、人与监控器的垂直和偏离距离四个因素的最优回归模型.该最优模型的可决系数R2=0.9931,预测身高与实际身高有97.89%的误差点在±0.02m范围内,73.09%在±0.01m范围内.并对最优模型中的预测身高与实际身高进行配对样本的t检验,两者间无显著性差异.     

外汇储备规模与多元变量弹性系数的实证研究

中国外汇储备近几年的迅速增长引发了关于中国外汇储备规模是否适度的广泛讨论。本文从需求的角度,运用计量经济学的多元线性回归的方法,建立中国外汇储备与平均进口倾向、进口和国际收支三变量的双对数模型,通过计算并通过相关检验得到外汇储备与相关变量的弹性系数。为预测和制定相关政策提供依据。     

多元回归系数的所有k—容许估计

对于多元线性模型Y～N（XΘ，）（已知）中的可估函数SXΘ的估计问题，取损失函数为（δ－SXΘ）'（δ－SXΘ）．用风险函数矩阵的前k个顺序特征值之和作为比较不同估计的风险函数大小的标准，我们可定义所谓的"k－容许估计"．本文得到了SXΘ的线性估计AY＋D在一切估计类中k－容许的充要条件．     

用亚图参数与回归技术估计和预测烷烃的核磁共振碳谱

系统研究了分子建模在波谱分析中的应用.采用多元线性回归算法(MLR)估计和预测了60余种烷烃的碳谱化学位移.烷烃中碳原子由十余种对应于所谓根亚树的相嵌频率描述子所决定.这些描述子等于由2~5个碳原子组成的更小结构骨架组成.说明了所用描述子作为很有用的工具可适当地描述烷烃中碳所处微观环境.同时还比较了与神经网络的计算结果.     

多元线性回归最小二乘估计的一个非正常表现

通过一个实例揭示线性回归最小二乘估计的一个非正常性质,证明了:在误差方差无限时,在模型中人为地引入赘余参数有可能在相合性意义下改善原来的估计,并对这个现象的含义作了讨论。     

卤代化合物的碳—13化学位移模拟

用人工神经网络和多元回归方法对含２个碳的２１个卤代化合物的３５个化学位移进行计算机图像模拟，结果表明，人工神经网络方法优于多元回归方法，同时此种方法处理这类问题有明显的优势，波谱模拟技术在有机化合物结构解析中是非常有用的方法。