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1.
医学数据的模型拟合与探索性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
探索性数据分析是和确定性教据分析(统计推断)相辅相成的两大类统计分析方法。本文通过用统计软件包SPLM对医学数据拟合模型的实例,说明了探索性数据分析的基本思想和方法以及它在医学研究中的应用价值。  相似文献   
2.
本文在变量选择问题的基础上,提出了一种新的图示模型──减变残差图。并给出它的两种推广形式:均值平移异常值检验图和部分影响诊断图。通过它们不但可以容易地考察一个变量在模型中的作用和检验异常值,而且可以诊断样本点对模型和变量的影响大小。  相似文献   
3.
通过分析医院时间序列资料的变动规律,本文找出了其共同的特点(如趋势增长或下降季节变化)和共性中的特点(高峰值的不同周期)。由于时间序列是由: X(t) =T(t)+S(t) +e(t)的成分构成,具有较明显的周期变化、增减趋势和季节波动,故医院季节性时间序列资料大都为非平稳时间序列,本文给出平稳化的步骤。预测具体方法和结果。  相似文献   
4.
回归系数的广义根方估计及其模拟   总被引:9,自引:0,他引:9  
文献[1,2]中提出了回归系数的根方估计~(k),当回归自变量间存在复共线关系时,~(k)较回归系数的最小二乘估计有所改善,本文将根方估计作一拓广,得出了回归系数的广义根方估计~(K),其中K为对角阵,文中证明了广义根方估计~(K)较~(k)能更有效地改善最小二乘估计,并给出了广义根方估计的显式解,在此基础上,提出了广义根方估计的显式解和一种确定k_i的方法。  相似文献   
5.
回系数的广义根方估计及其模拟   总被引:2,自引:0,他引:2  
夏结来  郭祖超 《应用数学》1994,7(2):187-192
文献[1,2]中提出了回归系数的根方估计β^(k),当回归自变量间存在复共线关系时,β^(k)较回归系数的最小二乘估计β有所改善。本文将根方估计作一拓广,得出了回归系数的广义根方估计β^(K),其中K为对角阵。文中证明了广义根方估计β^(K)较β^(k)能更有效地改善最小二乘估计,并给出了广义根方估计的显式解,在此基础上,提出了广义根方估计的显式解和一种确定ki的方法。  相似文献   
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