服装主观热感觉的统计分析

本文用多因子方差分析模型和多重比较分析了服装穿着时的主观热感觉与服装品种、环境条件、穿着者的活动状态与籍贯之间的关系。通过主成分回归建立了用生理指标预测主观热感觉的模型，从而得出一种定量地评价服装属性的方法。     

BAHADUR ASYMPTOTIC EFFICIENCY IN A SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL

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复共线影响点的主成分诊断

本文给出了复共线影响点的主成分诊断准则，举例说明了所给准则的有效性。     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

一类三参数混沌动力学系统模型及其在经济增长研究中的应用

从非线性自回归模型Xt+1=-αXtλ+1+βXt+γ出发,通过变量替换Xt=aYt,推出三参数混沌动力学系统模型Yt+1=kYt(1-Ytλ)+c;采用线性回归与非线性回归相结合的改进的混合法,对模型参数作了估计;实际研究表明,该模型可以用于对国内生产总值GDP增长的研究.     

一类多元Gauss-Weierstrass 算子线性组合的加权Lp-逼近

本文研究一类多元Gauss-Weierstrass算子的线性组合加Jacobi型权逼近的性质,利用加权矩量不等式及加权K-泛函、光滑模等工具,建立了这类算子在Lp(1≤p≤∞)空间的正、逆定理和逼近阶的特征刻划.     

随机截断下NA样本半参数回归模型中的相合估计

本文研究固定设计下的半参数回归模型在相应变量Yi因受到某种随机干扰而被右截断且截断分布已知时,利用所获的截断观察定义了参数β和回归函数g(·)的估计,并证明了它们均具有强相合性.     

固定设计下一类半参数回归模型的渐近性质

对固定设计下的一类半参数回归模型yi=xiβ+g(xi)+ei,i=1,2,…,n,综合最小二乘和非参数权函数估计方法,定义了,βg的估计量β∧n,gn∧及误差方差σ2的估计量σ2n∧.在适当条件下,证明它们具有强相合性和p(2)阶平均相合性.模拟的结果表明所得结果具有优良的性质.     

多元线性回归应用于近代物理实验

本文介绍非线性方程转化直线性方程和多元线性回归法来分析近代物理实验中塞曼效应分裂干涉圆环多处选点测量的处理过程。