带隐变量的回归模型EM算法

带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。     

基于概率支持向量回归的产品设计时间预测模型

为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题,又提供除预测值以外的其他有用信息,建立概率支持向量回归(PSVR)模型。首先,在异方差回归模型基础上设计概率约束条件,以使预测值以较大概率位于真实值的某邻域,结合具有参数不敏感损失函数的支持向量回归确定优化目标,提出PSVR。然后,将最大完工时间知识嵌入进PSVR的约束条件,用以确定真实值邻域的宽度,将交叉验证与遗传算法相结合以确定PSVR的相关参数。最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于PSVR的时间预测方法可同时提供有效的预测值和预测区间。     

高维数据挖掘中基于中位数回归的特征提取新方法

为降低噪声对数据特征提取(变量选择)效果的不利影响,基于中位数回归分析方法,利用变量选择降维技术(正则化估计),提出了一种稳健、有效的特征提取(变量选择)新方法,并具体给出了估计算法,该算法具有快速计算的特点.实验结果表明,新方法能够有效地对高维数据集进行估计和变量选择,且具有较高的准确性,即使数据中的信噪比很低时,该方法仍具有较好的效果.因此,该方法为高维数据挖掘特征提取提供了稳健且有效的方法.     

最优培养基配比方案的数学建模与求解

通过对实验数据的分析,用拟合和逐步回归的方法建立了最优配比方案的数学模型并进行了求解,所得结果与实验数据基本吻合,具有合理性。     

银川市近49a来降雨变化特征分析

根据银川市4个气象站(银川站、永宁站、贺兰站、灵武站)近49 a(1960—2008年)的实测降雨资料,运用统计学理论、回归分析、Mann-Kendall非参数检验、克里金插值等方法进行研究,依据有关统计量的计算结果,分析了银川市近49 a来降雨量的时空变化特征.研究结果表明:银川市年内降雨量分配不均,夏季降雨量最大,占全年降雨量的56.83%~58.32%,冬季最小,仅占全年降雨量的1.93%~2.07%;年际以及年代际降雨量变化大,多年平均降雨量为186.7 mm,且以20世纪60年代降雨量最大,90年代降雨量最小.经Mann-Kendall非参数检验和一元线性回归分析,发现银川市降雨量呈现逐年减小的趋势,Mann-Kendall非参数检验趋势系数β为-0.18 mm/a,线性回归倾向率为-5.386 mm/(10 a).银川市降雨量还存在空间分布不均的特点,灵武市降雨量最大,减小的趋势最小;贺兰县降雨量最小,减小的趋势最大.     

影响旅游者决策的相关情境因素分析——以大唐芙蓉园为例

以大唐芙蓉园为例,对以西安为旅游目的地的游客抽样调查,应用调查数据和LD—gistic模型分析了影响旅游者决策的17个情境变量。结果表明有6个情境变量和2个控制变量对旅游者决策影响显著。同时逐步具体分析这些变量对“游客是否游览大唐芙蓉园”的作用。最后讨论了研究结果的应用。     

鲍罗米公式在预测轻骨料混凝土28d强度方面的应用

研究结果表明,用鲍罗米公式推测轻骨料混凝土28 d抗压强度的误差较大.实测出不同配合比的轻骨料混凝土28 d抗压强度和相应的28 d胶砂试块抗压强度,运用多元线性回归分析的方法完善了鲍罗米公式,所得公式能较准确地预测轻骨料混凝土28 d抗压强度,具有现实指导意义.     

格兰杰因果关系检验模型分析与应用

目的 分析格兰杰因果关系检验模型,应用格兰杰因果检验模型检验房地产市场中的地价与房价之间的因果关系.方法 修正了沈阳市地价与房价的环比价格指数,对沈阳市地价与房价之间的关系进行平稳性检验,协整检验和格兰杰因果检验.结果 沈阳市房价是地价的格兰杰原因,房价的上涨会带动地价的上涨;而地价不是房价的格兰杰原因,但地价作为房价的重要组成部分,对房价有一定的影响作用.土地只是构成房地产的一个生产要素,其需求的变化是受房屋市场需求变化影响的,房屋市场供不应求,价格上涨,才使开发商对土地的需求增加,造成地价上涨.结论 土地招标、拍卖和挂牌政策的实施不是造成房价上涨的主要原因.     

电视购物调查分析——以陕西电视台“乐家购物”为例

对"乐家购物"消费者的调查数据用交互式列联表作初步的描述分析,表明随着年龄的增长、教育程度的提高、月收入的增加,选择电视购物的次数都有增加的趋势;构建Logistic回归模型对影响电视购物的因素作深入分析研究,揭示影响消费者选择电视购物的主要因素是年龄和受教育程度,并为电视购物的发展提出建议。     

我国寿险需求的结构分析

在既有研究成果的基础上,结合我国实际情况,综合考虑了影响我国寿险需求的经济因素、政策因素、人口因素、科技因素,并引入虚拟变量来反映1995年我国《保险法》和一系列配套行政法规及部门规章制度制定以后对保险业的影响。以1990~2008年的相关数据为基础,运用多元线性回归、岭回归等统计方法,借助SPSS13.0统计软件,通过建立岭回归模型对上述因素进行定量分析,对寿险需求进行结构分析。结果表明：居民收入是寿险需求的决定性影响因素,而GDP、社会保障支出、科技投入、人口因素对寿险需求都有正的效应,而通货膨胀对寿险需求有抑制作用。