用“离差绝对值之和最小”求回归直线方程

本文从“离差绝对值之和最小”回归方程会有特殊运用价值的观点出发,介绍了用作图,操作、计算相结合的方法,求任何一批样点的“离差绝对值之和最小”回归方程.同时对直线转动中,样点离差绝对值变化的规律进行了讨论.取得了直线转动与总体样点离差绝对值变化的关系式和有关性质,证明了“离差绝对值之和最小”回归方程求算方法的可行性和科学性.     

用最小平方距离法对泥石流地貌要素之初探

藉助MATLAB工具 ,对泥石流沟的六个地貌要素之沟床比降与切割度、流域面积与主沟长 ,用最小平方距离法进行了初步处理分析的探讨 :建立了线性相关的回归方程 ,并与用最小二乘法得到的线性回归方程进行比较 ,一些参数的估计值得到了改善     

概率与统计的知识理解之最小二乘法

最小二乘法是线性回归方程中的一个历史悠久但常用的数据拟合方法.本文从一道教材例题出发,通过对最小二乘法知识的深入梳理,从统计和代数思想分析最小二乘法被选用的原因,有助于培养学生的数据分析素养,为数理统计知识的学习打下基础,能够更好地用统计学中的思想去解决问题.     

线性回归方程教学设计的体验

线性回归方程是中学设计教学的难点.本节内容第一课时的教学非常关键,要引入相关关系、线性回归方程,了解最小二乘法,建立回归思想.第二课时的教学要结合算法的思想引入线性回归方程系数公式,建立线性回归方程.现以高教版实验教科书《数学》的教材,就第一课时的教学谈谈个人的认识.     

经济预测的定量方法

预测问题在人类社会的各个邻域都是相当重要的，“凡事预则立，不预则废”。在经济领域中，对国民经济的预测涉及到国家预算的制订，企业对产品和市场的预测关系到该企业的兴衰存亡。预测分定性预测和定量预测两类，本文仅介绍经济预测的三种定量方法。一、回归分析法根据已经观测到的数据，按最小二乘原理确定出回归方程》一f（X），由此方程进行预测，这就是回归分析法，回归方法有一元与多元之分，有线性与非线性之分。最常用的是一元线性回归方程的模型，即y—a＋bx．实际中的经济问题反映的多为非线性模型，例如西方经济学的科布一道…     

用LSD法再探泥石流地貌要素之隐式关系

藉助MATLAB工具,对泥石流沟的六个地貌要素之流域面积、主沟长、切割度、沟口高程、流域高差和沟床比降等,一起用最小平方距离法(LSD)进行了初步处理分析之探讨:建立了线性相关的回归方程,并与用最小二乘法(LS)得到的线性回归方程进行比较,一些参数的估计值得到了改善。     

非线性回归线性化处理中的加权

在用最小二乘原理处理数据的非线性回归时,经常采用对线性回归模型进行变量代换的方法,化为线性回归问题来解决.这种方法已成为数理统计及回归分析专著中和实际应用中常常采用的一种经典方法.本文指出,在某些情况下,采用上述方法求解回归系数将失去“使误差平方和达到最小”的意义,从而不能得到最佳的回归系数.本文将提出一种对误差进行加权的方法来求得最佳回归系数,并通过几个实例证实这一方法十分有效. 一、一元情况 一元线性回归方程为:y=b0+bx,y为估计值, b0, b为回归系数. 如有一组数据y1,y2,…,yN对应X1,X2,…,XN,y和x近似成线性关…     

Logistic回归中的加权最小二乘估计

本文引入因变量是虚拟变量的回归模型 ,并通过logistic函数拟合这种模型 ,分析它在控制和预测方面的不足之处 .在此基础上提出用加权最小二乘估计回归方程 .模拟结果表明 ,此方法是可行的     

线性规划在回归分析中的应用

线性回归中,针对最小二乘法的两个替代准则一绝对离差和最小准则以及最大绝对离差最小准则,利用线性规划技术建立回归预测模型。实用分析表明,线性规划模型具有较好的预测效果,有郊地消除了统计数据中异常值对回归方程的影响。     

常用大气污染预报模式的应用及比较分析

针对丹东市采暖期SO2污染的实际情况及气象因子的关系,建立了逐步回归、偏最小二乘回归、主成分回归和BP神经网络等4种常用的大气污染预报模式,并在实际预报中进行了模拟、试报和应用,结果发现,各个模式模拟值与实际值的变化趋势基本一致,BP神经网络方程和偏最小二乘回归方程的预报值与实际值的接近程度要好于逐步回归方程和主成分回归方程.     

医学研究中标准曲线修正的初探

目的:在医学研究和临床检验中经常使用定量检测法,在该方法中标准曲线被广泛应用,且其准确性直接影响检测结果.从统计学角度对其进行修正,使结果更为可靠.方法:应用直线回归法对直线型标准曲线进行处理,求出直线回归方程;对曲线型标准曲线,先将指数方程取对数后变成直线方程,然后求直线回归方程后再回代,求出曲线回归方程.结果:以蛋白量与其对应的OD值间关系求得直线回归方程y=0 .0 0 6x;以TNFα浓度与对应的OD值间关系求得指数回归方程y=0 .0 1 5 x0 .732 ,对两者进行F检验,回归效果均极显著.结论:应用回归法可获得定量检测法中常用的直线型及曲线型标准曲线的方程,据此可直接计算出待测样本所需数据,使其更为简便、准确、可靠.     

Solution and Application of the Matrix Equation AX~=b~

§１．　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＪ．ＪＢｕｃｋｌｅｙａｎｄＹ．ＱｕｈａｖｅａｌｒｅａｄｙｇｉｖｅｎｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏｔｈｅｍａｔｒｉｘｅｑｕａｔｉｏｎＡｘ＝ｂｗｈｅｎｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎＡａｎｄｂａｒｅｔｒｉａｎｇｕｌａｒｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｓ,Ａｉｓｓｑｕａｒｅａｎｄａｌｗａｙｓｎｏｎ－ｓｉｎｇｕ－ｌａｒ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ,ｗｅａｒｅｃｏｎｃｅｒｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｑｕａｔｉｏｎＡｘ＝ｂｗｈｅｎｔｈ…     

平衡线性混合模型方差分量几种估计的优良性

对于平衡线性混合模型,本文提出了一组易验证的条件,在此条件下,方差分量的谱分解估计、方 差分析估计和最小范数二次无偏估计都相等且为一致最小方差无偏估计．同时证明了在此条件下,似然 方程和限制似然方程都有显式解,还给出了许多满足这组条件的平衡线性混合模型的例子．     

Moore-Penrose广义逆矩阵与线性方程组的解

线性方程组的逆矩阵求解方法只使用于系数矩阵为可逆方阵,对于一般线性方程组可以应用Moore-Penrose广义逆矩阵来研究并表示其通解,本文主要探讨Moore-Penrose广义逆矩阵及一般线性方程组通解和最小范数解.     

A generalized Newton algorithm for quantile regression models

This paper formulates the quadratic penalty function for the dual problem of the linear programming associated with the \(L_1\) constrained linear quantile regression model. We prove that the solution of the original linear programming can be obtained by minimizing the quadratic penalty function, with the formulas derived. The obtained quadratic penalty function has no constraint, thus could be minimized efficiently by a generalized Newton algorithm with Armijo step size. The resulting algorithm is easy to implement, without requiring any sophisticated optimization package other than a linear equation solver. The proposed approach can be generalized to the quantile regression model in reproducing kernel Hilbert space with slight modification. Extensive experiments on simulated data and real-world data show that, the proposed Newton quantile regression algorithms can achieve performance comparable to state-of-the-art.     

线性方程组解的有关问题

首先讨论了两个齐次线性方程组有非零公共解的充分必要条件并给出了非零公共解的一般形式,然后讨论了两个线性方程组同解的一个充分必要条件和非齐次线性方程组的线性无关解向量的个数以及非齐次线性方程组通解的表达式,最后证明了非齐次线性方程组有解的一个充分必要条件.     

Universal boundary value problem for equations of mathematical physics

A new statement of a boundary value problem for partial differential equations is discussed. An arbitrary solution to a linear elliptic, hyperbolic, or parabolic second-order differential equation is considered in a given domain of Euclidean space without any constraints imposed on the boundary values of the solution or its derivatives. The following question is studied: What conditions should hold for the boundary values of a function and its normal derivative if this function is a solution to the linear differential equation under consideration? A linear integral equation is defined for the boundary values of a solution and its normal derivative; this equation is called a universal boundary value equation. A universal boundary value problem is a linear differential equation together with a universal boundary value equation. In this paper, the universal boundary value problem is studied for equations of mathematical physics such as the Laplace equation, wave equation, and heat equation. Applications of the analysis of the universal boundary value problem to problems of cosmology and quantum mechanics are pointed out.     

非参数克莱因计量经济联立模型

将非参数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合 ,首次提出了非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘估计并应用于著名的克莱因计量经济联立模型且与其线性联立模型进行了比较 .结果表明 ,线性克莱因计量经济联立模型是非参数克莱因计量经济联立模型的一个较好近似 .     

n阶常系数非齐次线性微分方程的降阶解法

给出一阶线性非齐次微分方程的积分因子解法,避免了常数变易法带来的不便和不自然;给出,n阶常系数非齐次线性微分方程的降阶解法,可以看出,高阶常系数线性非齐次微分方程最终都可以归结为求解一阶线性微分方程,从而避免了待定系数法求非齐次方程特解的繁琐,并最终说明了一般微积分教材中只给出两种类型常系数非齐次线性微分方程的待定系数解法的原因．     

Computational methods of solving the boundary value problems for the loaded differential and Fredholm integro‐differential equations

The article presents a new general solution to a loaded differential equation and describes its properties. Solving a linear boundary value problem for loaded differential equation is reduced to the solving a system of linear algebraic equations with respect to the arbitrary vectors of general solution introduced. The system's coefficients and right sides are computed by solving the Cauchy problems for ordinary differential equations. Algorithms of constructing a new general solution and solving a linear boundary value problem for loaded differential equation are offered. Linear boundary value problem for the Fredholm integro‐differential equation is approximated by the linear boundary value problem for loaded differential equation. A mutual relationship between the qualitative properties of original and approximate problems is obtained, and the estimates for differences between their solutions are given. The paper proposes numerical and approximate methods of solving a linear boundary value problem for the Fredholm integro‐differential equation and examines their convergence, stability, and accuracy.