用回归模型作多类判别的一种数量化方法

§1.引言$ 早在30年代,R.A.Fisher提出两类母体的判别分析模型的同时,就指出过可以虚构一个因变量y,建立回归模型来进行判别分类.这时,若观测数据来自第1类,则设y的观测值为1,否则为0.估计出回归系数之后,为了分类,可算出相应的估计值,并根据值靠近1或0来判定该观测来自第1类或第2类.这种模型通常称为二值回归模型, 其后,Fisher的判别分析模型被推广到多于两类母体,但是把二值回归模型直接往多值上推广却发生了困难.例如,三类母体的情况,虚构的y值可以依次取1,2,3来区     

判别符合率逐步递增法

本文提出寻找2~m—1种变量组合中具有最高判别符合率的那些变量组合的一种简便方法,并用已取得显著实际效果的若干应用实例,说明该方法优于逐步判别法及穷举法之处。     

逐步判别有关结论及其证明

本文给出了在建立逐步判别函数估计式时检验附加信息统计量的计算公式 ,并证明了在检验所引入或剔除变量的判别能力和显著性的有关结论 .     

筛选因子的多级逐步判别方法

本文是对预报因子进行初选的基础上,应用逐步判别分析,作台风路径三级判别预报的一个尝试,计算结果表明:逐步判别是一种有效的新算法。     

双重筛选逐步判别分类方法及其应用

本文提出一个新的多元统计方法:双重筛选逐步判别分类,其目的是解决已知模型样本较少时,如何进行两类样本判别分类的问题,将此方法用于地质学中对于有矿和无矿的判别,取得较好的应用效果。     

应用逐步统计判别模型预报麦蚜复合种群动态

本文应用逐步统计判别原理 ,对山东省曲阜地区 1982～ 1994年共 13年麦蚜复合种群动态的系统调查资料进行了统计分析 ,建立了 4个统计判别数学模型 :dy1=0 .1 343x1- 0 .1 472x2 ;　　y2 =0 .740 9x1- 0 .1 1 85x2 ;y3=- 8.391 5x1- 1 .785 6x2 ;　y4=2 .32 40x1- 0 .30 82x2运用所建模型 ,对历史资料进行回代验证 ,其平均历史拟合率在 93%以上 ,并以 1 995年作为独立样本进行试报 ,结果与实际一致。     

基于贝叶斯逐步判别法的入侵检测模型研究

基于贝叶斯逐步判别法构建入侵检测模型,将入侵检测转化为一个分类判别问题,基于步进式引入的方法淘汰冗余的特征变量,能够在保障判别效果的前提下有效降低原分类判别函数的计算复杂度.使用KDD CUP99数据中10%数据集作为实验数据,以常见的拒绝服务攻击(DoS攻击)为例创建具体的模型实例,实验结果表明,模型对于样本内连接记录的回代判对率和样本外连接记录的检测正确率均较高.     

用莱布尼茨判别法判别一般级数的收敛性

在高等数学和数学分析的教科书中 ,莱布尼茨判别法是用来判别交错级数的收敛性的。若用以下定理 ,我们还可以用它来判别一般级数的收敛性。定理 A　常数项级数 ∞n=1un加括号得到的新级数 ∞k=1( unk+1+unk+2 +… +unk+ 1)。若对每个 k,unk+1,unk+2 ,… ,unk+ 1同号 ,则 ∞n=1un 收敛的充要条件是 ∞k=1( unk+1+unk+2 +… +unk+ 1)收敛。证明　只需证明充分性。设 Sn= nk=1uk,则 limk→∞ Snk=S收敛。因此 ,对每个ε>0 ,存在 k0 ,使 k>k0 ,就有 S -ε相似文献   

利用矩阵构作多个结合类的结合方案

§1.引言 所谓m个结合类的结合方案指的是:设E是由v个元素所成的集合,其中元素称为处理;在处理之间有m种结合关系,设处理V_1和V_2有第i种结合关系,则记作(V_1,V_2)=i(1≤i≤m)。这v个处理对于这m个结合关系满足以下条件: (i)任给两个不处理V_1和V_2,总有唯一的i(1≤i≤m)使得(V_1,V_2)=i,并且当(V_1,V_2)=i时,总有(V_2,V_1)=i; (ii)任意给定一个处理V,对于一个i(1≤i≤m),那么,与V有第i种结合关系的处理共有n_i个,而数n_i与V的选择无关;     

误差为相依序列时的非参数回归模型

本文对非参数多元回归模型Y~(j)(x_(in))=g(x_(in))+e~(j)(x_(in))中误差序列{e~(j)(x_(in)),j≥1}为m_0—相依序列和局部广义高斯序列时,给出未知函数g(x)的估计量的相合性。     

不同自变量的变系数模型的估计

讨论具有不同自变量的变系数模型的函数系数的估计及其大样本性质。使用局部线性方法和积分方法,得到函数系数的积分估计;由于该估计有较大的方差,进一步使用回切法改进这一估计,获得了函数系数的改进估计;同时,研究了改进估计的渐近正态性。最后,用模拟例子说明提出的估计方法是有效的。     

变量满足多个线性关系且部分变量带误差的回归分析

考虑独立变量ａ１ｔ，ａｐｔ，它们满足ｍ（≥１）个线性回归关系，ｐΣｊ＝１ｂｉｊａｊｔ＝ｃｉ，ｉ＝１，ｍ，这些变量中的一些，比如ａｉｔ（ｉ＝ｒ＋１，ｐ）可以被确切观测到，而另一些变量的观测值带有误差。即ａｉｔ的观测值为ｘｉｔ＝ａｉｔ＋∈ｉｔ（ｉ＝１，ｒ，ｔ＝１，ｎ），而ｘｉｔ＝ａｉｔ（ｉ＝ｒ＋１，ｐ，ｔ＋１，ｎ），在?ｔ＝（∈１ｔ，∈ｒｔ）ｔ，ｔ＝１，ｎ为ｉｉｄ。且Ｅ∈ｔ＝０，Ｅ∈ｔ∈ｔｒ＝σ＾２Ｉ     

BOOTSTRAP WAVELET IN THE NONPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH WEAKLY DEPENDENT PROCESSES

This paper introduces a method of bootstrap wavelet estimation in a nonparametric regression model with weakly dependent processes for both fixed and random designs. The asymptotic bounds for the bias and variance of the bootstrap wavelet estimators are given in the fixed design model. The conditional normality for a modified version of the bootstrap wavelet estimators is obtained in the fixed model. The consistency for the bootstrap wavelet estimator is also proved in the random design model. These results show that the bootstrap wavelet method is valid for the model with weakly dependent processes.     

线性回归模型中自变无选择的逐步回归方法及其相合性研究

线性回归模型的建立,一个很重要的过程就是自变元的选择,它直接决定着模型的优劣。本文给出了“宜取回归方程”的逐步回归方法,在一组适当的条件下,证明了这种方法的强相合性。     

含有线性约束及非负回归系数的回归模型

本文考虑如下的回归模型 Y=Xβ 8 β≥0,Hβ=C ε～N_n(0,σ~2l_n) 其中Y:n×1,X:n×p,ε:n×1,H:q×p(q相似文献   

STRONG LIMIT THEOREMS FOR EXTENDED INDEPENDENT RANDOM VARIABLES AND EXTENDED NEGATIVELY DEPENDENT RANDOM VARIABLES UNDER SUB-LINEAR EXPECTATIONS

Limit theorems for non-additive probabilities or non-linear expectations are challenging issues which have attracted a lot of interest recently.The purpose of this paper is to study the strong law of large numbers and the law of the iterated logarithm for a sequence of random variables in a sub-linear expectation space under a concept of extended independence which is much weaker and easier to verify than the independence proposed by Peng [20].We introduce a concept of extended negative dependen...     

LARGE DEVIATIONS AND MODERATE DEVIATIONS FOR SUMS OF NEGATIVELY DEPENDENT RANDOM VARIABLES

In this article, we obtain the large deviations and moderate deviations for negatively dependent (ND) and non-identically distributed random variables defined on (-∞, +∞). The results show that for some non-identical random variables, precise large deviations and moderate deviations remain insensitive to negative dependence structure.     

ON THE HOLOMORPHIC SOLUTION OF NON-LINEAR TOTALLY CHARACTERISTIC EQUATIONS WITH SEVERAL SPACE VARIABLES

In this paper the authors study a class of non-linear singular partial differential equation in complex domain Ct x Cxn. Under certain assumptions, they prove the existence and uniqueness of holomorphic solution near origin of Ct x Cxn.     

弱相依半参数回归模型的加权小波估计的渐近正态性

本文研究了半参数回归模型y_i=X'_iβ+g(t_i)+e_i,i=1,2,···,n,其中{e_i}为ψ-弱相依随机误差序列.利用小波估计的方法得到了参数、非参数的加权小波估计量.在相当一般的条件下,获得了这些小波估计量的渐近正态性,不仅推广了半参数回归模型的相应结果,而且在一定程度上统一了相依半参数回归模型的渐近正态性的理论.