数据资料与拟合模型

1　建模中的数据资料组建数学模型的目的是想利用它来有效地分析和解决实际问题,而数据资料就是数学模型与实际问题相联系的重要途径和手段.这里所说的数据资料指的是人们从实际问题中所收集到的事实观察值和测量值.然而由于实际问题的复杂性,使得我们所得到的数据资料有可能是不精确的或者不完善的.但是与我们所组建的数学模型相比较,它更直接来自于现实世界,并带有大量与实际问题相关的信息,所以,数据资料应该是组建数学模型的重要依据和检验数学模型的重要标准.因此,在建模过程中如何处理好数据资料和数学模型的关系就显得非常重要.在建…     

Gompertz模型和Logistic模型的拟合

常见的三参数 S形生长模型有 Gompertz模型和 L ogistic模型 .它们在拐点处的坐标、导数与它们的参数是能够相互唯一确定的 .当利用拟事隐函数曲线的 GNL 法对这两种模型进行最小二乘拟合时 ,可根据这一性质对单个未线性化参数的初始值进行搜索 .有时也可对该初始值直接进行搜索 .最后以几个实例成功地对这种算法进行了验证     

关于拟合优度检验的EDF统计量的若干评注

拟合优度检验是建立统计模型的一个重要手段，很多检验统计量用一个理想样本能达到它们自己的极值，但ＥＤＦ统计量做不到，这无疑会影响检验的势，在本文中，我们将提出某些调整型ＥＤＦ统计量，它们具有这些性质，并改进了ＥＤＦ检验，蒙得卡罗模拟表明，调整型ＥＤＦ统计量在很多场合要必ＥＤＦ具有更高的优势，特别对重尾的备选分布更是这样，我们还考察了检验的形态与它们的极值点之间的关系。     

变系数部分线性模型的拟合优度检验

本文考虑变系数部分线性模型的拟合优度检验问题.基于Profile经验似然方法,构造了参数部分和非参数部分的经验似然比检验统计量.并证明了其满足Wilks'现象,进而得到了一定置信水平的拒绝域.最后通过数据模拟,讨论了其检验功效.     

医学数据的模型拟合与探索性分析

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。     

基于3σ准则的分段拟合及其GARCH修正模型

在金融时间序列中,一组金融序列可被视为由不同时间段的分段函数拟合连接而成.利用3σ准则确定分段函数的临界点,并根据AIC准则及调整后R2对分段点进行验证,从而分段点把数据分割成两部分.对两序列分别用合适的函数进行拟合,并用ARMA-GARCH模型对残差序列进行修正.由上证综合指数数据的实证分析结果表明:3σ准则能很好地检索出临界点,同时建立的分段函数模型预测效果要优于ARMA与EGARCH模型,以及ARMA-GARCH模型的引入对模型的精确度有所提高.所介绍的方法简单易懂、便于操作、精度高,为金融投资者和学者提供参考价值.     

图像小波域局部统计模型的拟合优度检验

提出了一种图像小波域局部统计模型的拟合优度检验方法, 构造了一个检验的统计量, 其分布为$\chi^2$-分布. 模拟结果表明, 不同分块下的拟合优度检验结果不同, 即从理论上给出了基于小波域局部统计模型的最优分块方法.     

动态数据拟合的叠合模型及其应用

对复杂现象的动态序列建模，一般单一模型效果不是太好，本给出叠合模型的建模方法，着重讨论周期性趋势的叠合模型方法，并对其作了改进。章利用改进的周期性趋势叠合模型对我国非典型肺炎临床诊断病人数作出了非常满意的拟合。     

生长曲线模型中的球性检验问题

本文给出了生长曲线模型中球性检验似然比准则在原假设相接近的两类备择假设下的非零渐近分布。     

时间序列中向量自回归模型的拟合优度检验

本文提出并研究了一些诊断检验工具,用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验．该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型．检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效,尤其是在可能的偏离方向已知情形．如果备择不是方向型的,而只知道其属于某一个模型类中,此时可构造一个渐近分布自由的极大极小（maximin）检验．对于饱和备择,基于得分型思想给出了构造万能（omnibus）检验的可行性构想．本文对提出的检验从理论上进行了功效研究．另外,为提高检验在小样本情形的功效,本文把非参数Monte Carlo检验方法推广到相依数据情形．最后,通过模拟研究和实际数据分析进一步表明检验的有用性．     

随机回归模型线性性的拟合优度检验方法

本文研究随机多元回归模型的线性性检验．所提出的检验统计量是由两个统计量之和形成的．第一个是由最小二乘回归拟合的残差构造的，它具有渐近ｘ２分布，但在完全对立假设检验时，它不是相容的．另一个则是基于对上述残差量的回归核估计，在零假设成立时，它趋于零，在对立假设成立时，则趋于无穷大．理论结果表明，本文的检验方法在完全对立假设下仍有相容性．模拟结果显示出，此方法在许多对立假设下，具有较好的功效．     

总体最小二乘准则下非线性EV模型的参数拟合方法

在非线性回归模型参数拟合问题中,当数据中的每个变量都存在不可忽略的误差时,在普通的最小二乘准则下拟合出的参数不是最优的.按照总体最小二乘准则,以观测点到拟合曲线或拟合曲面垂直距离平方和为目标函数,然后用最优化方法搜索出使目标函数值取最小值的参数和数据点估计,从而给出求最优模型参数的算法,最后,通过计算机仿真和与文献比较,验证了提出方法的正确性.     

Morgan-Mercer-Flodin模型和Weibull模型的拟合

Morgan-Mercer-Flodin模型和 Weibull模型是两个著名的四参数 S形生长模型 .在一定的正则变换下 ,它们的隐函数方程及未线性化参数与拐点特征之间的联系都非常相似 .从而可用完全相同的方法对它们的未线性化参数初始值进行搜索 ,以拟合隐函数曲线的 GNL法对它们进行最小二乘拟合 .还用实例对这种算法进行了验证 .     

关于高等教育学费的优化模型探讨

给出了高校学费的优化模型,该模型对于高校标准学费的制定有着一定的借鉴意义.对模型的求解,采用了数据拟合和多元线性回归的方法,并通过计算机模拟的方法来对结果加以检验,检验结果表明模型是合理的.整个求解过程借助了MATLAB6.5,求解过程极其便利可行.     

基于cole-cole模型的数值拟合抗耦系统

为了消除地电测量中的感应耦合干扰,并显著减少有效信息的损伤,设计一种以STM32为控制核心的基于cole-cole模型数值拟合的抗耦系统.通过对电源电路、阻抗匹配、双T滤波、单端输入转差分输出等模块电路进行详细的理论分析与具体设计实现信号采集与调理;通过抗耦时间点定位、cole-cole模型数值拟合等算法实现抗耦处理;...     

基于模拟植物生长算法的协作研发网络决策优化模型

在协作研发网络决策中,合理的投资组合可使企业获得理想的收益。企业协作研发网络的投资组合是多方博弈后的结果,利用模拟植物生长算法构建的优化模型可以分析企业在网络中投资组合的博弈过程。通过模拟植物生长算法计算得到的全局最优解和局部最优解是企业协作研发决策投资组合的最优决策集。企业可以根据策略集调整自身的投资方式,制定最优的决策方案。     

基于优化模型的双边匹配决策方法

针对满意度表达评价信息的双边匹配决策问题,从匹配主体相互满意的视角,综合考虑匹配主体满意度的互补性和一致性定义匹配主体的组合满意度,以匹配的总组合满意度最大为目标建立求解匹配结果的优化模型,进而提出了一种匹配决策方法,并通过实例说明所提方法的可行性和有效性.     

网络的超星分形生长模型

随着信息产业国际化趋势的发展,广域网理论的研究显得越来越重要,中提出了网络的分形生长结构模型和生长方法,从全新的角度讨论广域网的生长、发展的过程。该结构模型将是描述互连广域的重要工具。