变换数据对线性模型拟合值的影响

一、引言考虑线性回归模型其中Y是n维观测向量,X是n×p阶段设计矩阵,且其秩为R(X)=p,β为p维未知参数向量,e为n维随机误差向量、对于模型(1.1),β的最小二乘估计(The Least Squares Estimate,以下简记为LS估计)     

拟合模糊观测数据的线性回归模型

本文讨论了实验观测数据为一般模糊数的线性最优拟合问题，通过定义模糊数空间中的距离，建立了模糊数空间到模糊数空间的回归模型，证明了最小二乘问题的解与其正则方程组的解的一致性，进而由正则方程组导出了问题的显式解。本模型的计算简便，具有实用价值。     

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…     

Archimedean Copula数据拟合

给出了选择较优Archimedean Copula相依结构的一般过程,并结合中国股市的实际数据作了分析,通过不同的标准得到了拟合深圳成份A股与深圳成份B股指数的较好的Archimedean Copula,而且还发现利用Copula刻画相依结构比传统的线性相关系数具有更多的优越性.     

采用二叉树编码的遗传算法实现数据拟合

针对采用数值分析方法进行数据拟合求解复杂度高、运算最大而精度较低的缺陷 ,本文给出一种基于二叉树编码的遗传算法来进行数据拟合 ,取得了较好的效果     

税收预测模型的拟合与分析

张伦俊．税收预测模型的拟合与分析．本文对１９７８年以来我国税收资料进行拟合分析,寻求最佳模型,提供决策参考     

多元散乱数据二步拟合法及其误差估计

多元数据曲面拟合的早期结果,主要在研究格子点的插值问题上,其方法是张量积插值或利用再生核希氏空间理论给出解的构造。[1]系统地总结了1976年以前的研究概况,[2]则为全平面上的薄板样条是一元样条到多元样条非张量积形式的推广。它是基于再生核的明显表示,但对一般的泛函来说,要得到再生核通常是很困难的。最近,[4]避开这一实质性困难,利用Lagrange恒等式,Euler方程及最优插值的特征定理给出了一     

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     

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。     

数据拟合函数的最小二乘积分法

数据拟合的方法很多,每种方法各有特点.本文探讨了积分准则下的数据拟合函数的方法,称为最小二乘积分法,并给出了两个常用拟合函数具体形式.     

数据拟合函数的加权最小二乘积分法

数据拟合的方法很多,每种方法各有特点.探讨了积分准则下的数据加权拟合函数的方法,称为加权最小二乘积分法,并给出了三个常用拟合函数具体形式.     

线性数据拟合方法的误差分析及其改进应用

利用最小二乘法进行线性数据拟合在一定条件下存在着误差较大的缺陷,为使线性数据拟合方法在科学实验和工程实践中能够更加准确地求解量与量之间的关系表达式,本文通过对常用线性数据拟合方法———最小二乘法进行了误差分析,并在此基础上提出了最小距离平方和法以对最小二乘法作改进处理.最后,通过举例分析对两种线性数据拟合方法的优劣加以讨论并分别给出其较为合理的应用控制条件.     

动物生长模型的优化拟合方法

动物生长模型的优化拟合过程应分为模型参数的优化估计与拟合结果的统计检验两个步骤。现有的曲线拟合方法中，Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法是比较公认的最优参数估计法，本文利用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法估计了几种常用动物生长模型的参数，为保证Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法优化估计参数的成功，对参数初值的选取及阻尼因子的确定提出了参考意见；在拟合结果的统计检验方面，针对目前普遍只采用拟合度的大小来说明拟合好坏的情况，又进一步探索了对拟合结果进行统计检验的方法．     

数据变换模型的局部影响分析

数据变换模型的局部影响分析韦博成，史建清（东南大学数学系，南京２１００１８）ＬＯＣＡＬＩＮＦＬＵＥＮＣＥＡＮＡＬＹＳＩＳＦＯＲＲＥＧＲＥＳＳＩＯＮＴＲＡＮＳＦＯＲＭＡＴＩＯＮＭＯＤＥＬＳ￥ＷＥＩＢＯＣＨＥＮＧＡＮＤＳＨＩＪＩＡＮＧＩＮＧ（Ｄｅｐｅｒｔ...     

Mathematica软件快速上手指南（8）——数据拟合与数据点的图形

数据拟合就是设法用一个函数(表达式)去描述收集到的一组数据．做数据拟合一般是希望找出数据里的某种规律性;或者为了从一组实测数据中得到有关数学模型的参数．拟合得到的结果可以在将来用于预测某些未知情况下的可能性．     

纵向数据下部分线性模型的渐近性质

纵向数据是在实际应用中很常见的一种数据类型,在解决实际问题时建立纵向数据模型,进行统计分析很实用。本文研究一类重要的纵向数据下部分线性回归模型,所分析的纵向数据是随机观测而得到的,根据纵向数据的特性构造模型中未知参数分量和未知函数的估计量,进而研究了估计量的渐近性质,通过实例分析,证实了该方法的有效性和可操作性,有很好的使用价值。     

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;...     

几种基于散乱数据拟合的局部插值方法

本文首先针对散乱数据拟合的Shepard方法,结合截断多项式、B样条基函数和指数函数来构造其权函数,使新的权函数具有更高的光滑度和更好的衰减性,并且其光滑性和衰减性可以根据实际需要自由调节,从而提高了曲面的拟合质量．同时还给出一种类似的局部插值方法．另外,本文还基于多重二次插值,结合多元样条的思想,给出了两个局部插值算法．该算法较好地继承了多重二次插值曲面的性质,从而保证了拟合曲面具有好地光顺性和拟合精度．曲面整体也具有较高的光滑性．