小麦产量结构的回归分析与正交优化

本文对鲁麦２号小麦的产量结构进行了回归分析。并在回归分析的基础上用正交优化的方法，探讨了鲁麦２号小麦产量结构的优化组合。     

回归设计在作物间作技术研究中的应用

本研究采用回归正交组合设计的方法,选择春玉米间作春大豆的畦幅、春玉米密度、春大豆密度三个农艺因子,布置田间参数试验,通过对试验结果的分析,建立了春玉米间作春大豆的总产、春玉米产量、春大豆产量及净产值的三元二次回归模型。根据建立的模型,进行了因子效应分析,并结合计算机模拟寻优,对春玉米间作春大豆的畦幅及其复合群体结构进行了优化。     

多元统计在原煤产量预测中的应用

本文根据主成分原理,选出影响原煤产量的显著因素,通过建立原煤产量的回归模型及其影响因素的灰色模型,实现了计划期原煤产量的预测,为企业制订经营计划和组织生产提供了科学依据。     

小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型探析

围绕小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型建立的问题,首先,运用回归分析方法,得到了基于统计的倒伏指数的估计.然后,运用相关分析方法,并引入斐波那契数列及Euclidean距离,分析了小麦抗倒伏性与其茎秆形态参数之间的关系,得到了理想的小麦株型结构.最后,运用平衡理论、挠曲线近似方程、最小势能原理及弯矩平衡原理,考虑小麦自重和风载的共同作用,从平衡理论与弹性理论的角度建立了小麦茎秆抗倒伏性的精确模型.利用该模型结合估计的倒伏指数,对临界倒伏风速进行计算,结果验证了模型的有效性.     

我国粮食最低收购价政策的效应及最低价预测

本文首先构建粮食最低收购价政策效应的评价指标体系模型,然后结合实施品种不同,利用固定效应回归分析方法分别对小麦和早稻这两个粮食品种的具体评价指标模型进行实证分析并进行相应比较,最后构建粮食最低收购价的VAR预测模型,并对小麦和早稻2017年的最低收购价进行预测.     

结构向量自回归时间序列的链图模型识别方法

本文研究了结构向量自回归时间序列的链图模型识别方法.利用局部密度估计法以及Bootstrap方法,给出了时间序列链图模型的概念以及模型结构识别方法.模拟结果显示本方法能有效地识别结构向量自回归模型变量问的相依关系.     

PLSR模型的回归效果分析

本文简单地介绍了多元线性回归、主元回归、部分最小二乘回归模型 ,用实例对三种方法的回归性能进行比较 ,并指出在消除多重共线性、回归系数估计精度及预测精度等方面 ,部分最小二乘回归模型优于其它两种模型     

删失数据回归误差项的非参数密度估计的一致相合性(英文)

回归误差项是不可观测的. 由于回归误差项的密度函数在实际中有许多应用, 故使用非参数方法对其进行估计就成为回归分析中的一个基本问题. 针对完全观测数据回归模型, 曾有作者对此问题进行了研究. 然而在实际应用中, 经常会有数据被删失的情况发生, 在此情况下, 可以利用删失回归残差, 并使用核估计的方法对回归误差项的密度函数进行估计. 本文研究了该估计的大样本性质, 并证明了估计量的一致相合性.     

基于麻雀搜索算法和广义回归神经网络的玉米产量预测

针对新疆北部地区在玉米生产过程中存在的水肥利用率低下问题,提出一种基于麻雀搜索算法和广义回归神经网络模型的玉米产量预测方法,以探索水肥因素与玉米产量间的非线性关系,可为优化新疆北部地区春播玉米灌溉制度及水肥配饰方略提供理论指导.该方法采用36组既有玉米生产数据,通过广义回归神经网络技术建立模型,使用麻雀搜索算法对关键参数进行优化,降低了人为因素对模型超参数选择的影响.该模型用于新疆灌溉中心试验站的玉米产量预测仿真实验,证明该模型预测性能良好,相较于传统模型,在学习速度、预测精度及鲁棒性上具有优势,可有效预测新疆北部地区春播玉米产量.     

广义泊松回归模型的推广及其在医疗保险中应用

计数数据往往存在过离散(over-dispersed)即方差大于均值特征,若利用传统的泊松回归模型拟合数据往往会导致其参数的标准误差被低估,显著性水平被高估的错误结论。负二项回归模型、广义泊松回归模型通常被用来处理过离散特征数据。本文以两类广义泊松回归模型GP-1和GP-2模型为基础,将其推广为更为一般的GP-P形式,其中P为参数。此时,P=1或P=2,GP-P模型就退化为GP-1和GP-2模型。文中最后利用此类推广的GP-P模型处理了一组医疗保险数据,并与泊松回归模型、负二项回归模型拟合结果进行了比较。结果表明,推广后的GP-P模型的拟合效果更优。     

回归模型方法与河流流量的估算与分析

通过对渭河20多条支流建立的回归模型及分析,获得了回归方程系数b与河流流域产流能力的关系;回归方程的常数项a与基流估算的关系;以及流域临界降水量与流域水土流失程度的估算.     

旋转回归分析在预防病虫害中的应用

旋转回归分析在预防病虫害中的应用．通过旋转回归正交试验,对农业三项措施与玉米大斑病发生发展关系及规律进行深入研究。创建了玉米大斑病与农业措施关系的总回归模型及六个子模型。通过实践检验,肯定了模型的可靠性和应用的有效性。为农业生产起到了很好的指导作用     

公司规模门槛效应下的董事会独立性与公司价值的关系

对于独立董事比例与公司价值之间的关系,以往的研究得出了完全不同的两种结论,原因是因为公司在确定独立董事比例可能与公司规模等公司的自身因素大小。本研究通过检验发现,公司规模对独立董事比例具有门槛效果,使用门槛回归模型可以更好的解释独立董事比例和公司价值之间的关系,实证研究的结果表明,在不同公司规模门槛区间,独立董事比例和公司价值之间的相关性有所差异.     

连续随机变量的随机独立性与回归独立性

回归独立性是指给定随机变量 X时 ,随机变量 Y的条件期望 E( Y|X)不依赖于 X.前人讨论了离散型随机变量回归独立性与随机独立性的关系 ,得到了二者等价的充分必要条件 .对连续型随机变量的情形加以讨论 ,获到了二者等价的几个充分必要条件 ,并说明在统计分析中的应用 .     

线性回归模型参数的泛BC估计

本在献[1]的基础上，提出了线性回归模型参数的泛BC估计，把有偏压缩估计类的压缩系数由一维推广到多维，即由常数推广到矩阵向量，从而推出其一些优良性质。     

回归分析法在建立岩爆数学模型上的应用

本通过实践与理论对岩爆进行了分析与研究，探讨了直接影响岩爆的几个主要因素，首次利用回归分析法对岩爆的有关数学模型进行了一些探讨，取得了一些结果，并且通过实践验证了所得结果的正确性，速对今后多方面进一步研究岩爆具有一定的指导意义。     

关联序分析在小麦品种(系)综合评判中的应用

本文应用关联序分析法对鲁西北棉区两熟的小麦配套品种（系）进行了综合评判，结果表明用关联序分析法综合评判小麦品种（系）其结果全面客观，整体量化，切合实际，克服了以往评判中只注重产量因素而忽视其它性状所造成的偏差。     

小麦植株节间长度分析

在小麦高产育种中,除根据产量及其构成因素进行选育外,对与产量有关的植株形态性状及生理特性进行选择也是育种者要考虑的问题.多年来,对于株高性状的选育引起了普遍重视,并且小麦植株高度的差异主要决定于各节间长度的差异,对此有关专家作了大量研究.通过对斐波那契数列的研究,提出了广义斐波那契数列出概念并用统计分析的方法对采集的小麦茎秆的数据进行数据分析,得到了小麦的茎秆结构符合广义斐波那契数列的结论.研究为简化小麦茎秆研究提出了数学上的理论支持.     

多项选择题测验真实分数的估计方法

本文在多项选择题观察分数Ｚ等于真实分数Ｙ与随机猜测分数Ｘ之和的假设模型下，给出了真实分数Ｙ关于观察分数Ｚ的回归函数，即真实分数Ｙ的最优估计函数，并利用实际考试数据比较了真实分数的三种估计方法