偏最小二乘回归方法的局限性及改进算法

提出了偏最小二乘回归中的一类不适用情况,并从理论上分析,实例上验证,给出了针对这种情况的一种改进算法,从而拓宽了偏最小二乘回归的使用范围.     

偏最小二乘回归的应用效果分析

本文介绍了偏最小二乘回归 (PLS)的建模方法 ,比较了PLS与普通最小二乘回归 (OLS)及主成分回归的应用效果 ,并总结了PLS回归的基本特点 .     

偏最小二乘回归在选矿效益建模中的应用

选矿效益对矿管理有着重要意义。影响选矿效益的因素之间存在严重的多重共线性,采用PLS方法建立了选矿效益的偏最小二乘回归模型,避免了普通多元回归模型的不合理性和岭回归模型选择岭参数的主观性。     

基于偏最小二乘回归的装备备件消耗预测

考虑了装备使用时间、行驶里程和配备时间等影响备件消耗的多种因素,依据装备备件的消耗特点,在分析偏最小二乘回归方法原理的基础上,运用方法对小样本数据条件下装备备件的消耗数量进行预测.应用示例表明,偏最小二乘回归方法比传统多元回归分析法、逐步多元回归分析法和删除多元回归分析法具有更高的预测精度.     

惩罚的偏最小二乘

本文研究了二个推广的惩罚的偏小二乘模型,将惩罚估计的算法作用于偏最小二乘估计上,得到了参数的最终估计.将此模型运用到一个实际数据,在预测方面获得了较好的结果.     

偏最小二乘回归分析在研究进出口总额问题中的应用

在经济研究中,自变量之间以及因变量存在着较严重的多重共线性,本文采用偏最小二乘回归来建立多元线性回归模型,以消除多重共线性的影响,从而得到较满意的结果.     

截断回归模型参数的非参数最小二乘估计

本文考虑截断回归模型,给出了基于截断数据估计回归参数的一种新方法,此处并不设定残差分布.我们使用早先的关于误差分布非参数估计的结果,在某些正则条件下建立了估计量的相合性.并给出实例说明我们的结果是Heckman(1979)-项工作的本质改进.     

基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归对边坡稳定性的分析预测

采用均匀设计试验方案对影响边坡稳定性的因素进行测量,既能节约取样开支,又能得到均匀分散且具有代表性的小样本数据.对该小样本数据结合偏最小二乘回归方法,建立了边坡稳定性系数与各影响因素的非线性回归模型.通过对模型结构、变量投影重要性指标、相对残差值及拟合值的分析发现,基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归法可用于对边坡稳定性的分析预测.     

权回归模型中最小二乘估计的相对效率

对于线性加权回归模型，本文得到了未知参数的最小二乘估计相对于最佳线性无偏估计的四种相对效率的下界，并建立了相对效率与广义相关系数的联系。     

基于偏最小二乘回归的美式期权仿真定价方法

本文应用最优停止理论给出了美式期权定价的一般理论框架，进而给出了美式期权普通多项式偏最小二乘仿真定价算法．解决丁当前普通最小二乘方法的理论缺陷．最后以数字实验演示了无红利美式股票卖权的价值计算，实验结果表明该方法是可行的．     

多元线性模型参数的部分压缩估计

考虑多元线性回归模型Y=XB ε,其中E(Vec(ε))=0,Cov(Vec(ε))=∑In,当设计阵X呈病态时,模型参数的LS估计不再是一个优良估计,为此,提出了一种部分压缩估计,并分析了其性质.     

对北京市年需水量预测模型的研究

水资源的供给问题是每个城市都要面临的一项必须且复杂的基础建设任务。对城市需水量的预测直接关系到一个城市供水系统的建设规模与安全运行,是实现科学调度的必要前提。本文通过对北京市2001-2014年需水量及其影响因素相关数据的分析,分别建立了普通线性回归及偏最小二乘线性回归预测模型。通过对模型的比较分析及仿真模拟预测计算,发现偏最小二乘线性回归预测模型不仅易于解释,更适合做外推预测,具有较强的应用价值。     

两个多重相关变量组的统计分析(3)(偏最小二乘回归与PLS过程)

本文用PLS过程建立多因变量的偏最小二乘回归模型 ,并用具体例子对最小二乘回归(MLR)、主成分回归 (PCK)和偏最小二乘回归 (PLS)进行比较     

The L* Partial Order on the Set of Group Matrices

In this paper,we use the L(o)wner partial order and the star partial order to introduce a new partial order (denoted by "L*") on the set of group matrices,and get some characteristics and properties of the new partial order.In particular,we prove that the L* partial order is a special kind of the core par-tial order and it is equivalent to the star partial order under some conditions.We also illustrate its difference from other partial orders with examples and find out under what conditions it is equivalent to other partial orders.     

Mixed Estimations and Bayes Estimation of theRegression Coefficient in Multivariate Linear Model

ＭｉｘｅｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｓａｎｄＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＬｉｎｅａｒＭｏｄｅｌ￥ＨｕａｎｇＹａｎｇｘｉｎ（黄养新）（ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈ...     

部分线性模型在北京市税收分析和预测中的应用

首先运用主成分分析方法对北京市经济指标数据进行降维处理,然后基于降维后的数据拟合部分线性模型.将拟合后的模型对2008年北京市税收进行预测,所得结果优于常用的逐步线性回归分析方法的预测结果.     

聚集数据多元线性模型参数的多元聚集综合岭估计的相对效率

对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集综合岭估计的概念,给出了多元聚集综合岭估计相对于最小二乘估计及最佳线性无偏估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.应用Monte Carlo模拟,验证了有关结论是合理的.     

聚集数据多元线性模型参数的多元聚集广义岭估计的相对效率

对于聚集数据的多元线性模型,提出了参数的多元聚集广义岭估计的概念,给出了多元聚集广义岭估计相对于最小二乘估计及最佳线性无偏估计的两种相对效率,并得到了这两种相对效率的上界.     

基于多因素SVM的油价预测模型研究

准确预测国际原油价格,对于维护经济稳定和规避风险具有重要意义.由于国际油价的波动是由多种因素引起的,本文采用误差修正模型确定原油价格与因素的关系.将结果作为SVM回归预测模型的输入模式,建立基于多因素SVM的油价预测模型.通过实证研究,发现基于多因素SVM的油价预测模型相对于误差修正模型和基于国际油价本身的自回归SVM预测模型具有更好的拟合和预测效果.     

指数回归-ARMA模型在我国人均生活电力消费量预测中的应用

随着我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,生活电力消费量快速增长。本文以1983-2006年我国人均生活电力消费量的历史数据为基础,根据趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线,然后对其残差序列进行分析和识别,找出适合我国人均生活电力消费量的指数回归-ARMA模型,并根据此模型进行预测分析。