进口贸易对我国经济增长影响的实证分析

长期以来,人们都把关注的焦点放在出口贸易上,而进口贸易对经济增长的作用一直为人们所忽视。本文通过对进口贸易与经济增长两者关系的实证分析,证明了两者之间存在着显著的相关,对缓解发展中国家经济发展的供给瓶颈、提高科技水平、增进社会福利水平等方面都有明显的推动作用。并在此基础上根据我国对外贸易的现实情况,提出了促进进口贸易发展的建议。     

Omnibus Hypothesis Testing in Dominance-Based Ordinal Multiple Regression.

Often quantitative data in the social sciences have only ordinal justification. Problems of interpretation can arise when least squares multiple regression (LSMR) is used with ordinal data. Two ordinal alternatives are discussed, dominance-based ordinal multiple regression (DOMR) and proportional odds multiple regression. The Q2 statistic is introduced for testing the omnibus null hypothesis in DOMR. A simulation study is discussed that examines the actual Type I error rate and power of Q2 in comparison to the LSMR omnibus F test under normality and non-normality. Results suggest that Q2 has favorable sampling properties as long as the sample size-to-predictors ratio is not too small, and Q2 can be a good alternative to the omnibus F test when the response variable is non-normal. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

有机醇的结构与色谱保留指数的相关性拓扑指数法研究

通过计算40种有机醇化合物分子结构的拓扑指数，用多元线性回归将它与气相色谱保留指数进行关联分析，结果获得了良好的相关性，因此，对有机醇各组分在气相色谱上保留指数的理论预测，可作为在色谱分离过程中识别各组分的一种参考方法。     

Computing the update of the repeated median regression line in linear time

The repeated median line estimator is a highly robust method for fitting a regression line to a set of n data points in the plane. In this paper, we consider the problem of updating the estimate after a point is removed from or added to the data set. This problem occurs, e.g., in statistical online monitoring, where the computational effort is often critical. We present a deterministic algorithm for the update working in O(n) time and O(n²) space.     

回归分析及其在产品变型设计中的应用

分析变型设计的基本特点与存在问题，提出用回归分析的方法解决变型设计中设计变量之间的隐含不确定的关系．应用实例表明，回归分析是一种能够缩短变型设计周期、提高产品质量的有效分析方法．     

挖掘回归类的混合模型的可识别性

复杂海量数据往往表现为多种结构特征的混合体，回归类混合模型就是对这种混合体的一个描述．该文基于统计学的有限混合分布理论和可识别性的相关结果，针对回归变量的三种情形：(1)解释变量固定，(2)解释变量随机，(3)解释变量固定且类别参数指定，分别讨论挖掘一般回归类的混合模型的可识别性问题，并给出同族回归类混合模型可识别的相应充分条件．这些条件的一个共同特点是它们都与一类特别的解释变量集合有关，而该类集合是由同族的回归函数与回归参数唯一确定的，其元素使不同的回归参数对应回归函数的相同值．特别地，当回归函数线性时，这类集合就是解释变量空间中的超平面．     

焦化废水中多组分酚的因子分析—岭回归-光度法同时测定

根据3-甲基-2-苯并噻唑腙(MBTH)与酚类发生偶合显色反应而生成有不同颜色的稳定配合物的特点,测定废水中酚类混合体系的吸收光谱,结合因子分析和岭回归技术对工业废水中苯酚、邻甲酚、3,4-二甲酚、2,3-二甲酚、邻苯二酚等多组分酚的光谱数据进行解析,成功的确定了废水中酚的物种数,物种种类及各物种含量.     

Implementing the Double Bootstrap

The single bootstrap already is popular in economics, though the double bootstrap has better convergence properties. We discuss the theory and implementation of the double bootstrap, both with and without the pivotal transformation, and give detailed examples of each. One example is a nonlinear double bootstrap of a Cobb-Douglas production function, and explains the use of Gauss-Newton Regressions as a device to decrease computational time. Another example is double bootstrapping elasticities from a translog production function.     

基于多层递阶回归分析的轧钢煤气用量预测

以某钢铁企业为背景,基于煤气用户的历史数据,通过多层递阶回归分析建立相应的消耗预报模型,从而对煤气用量进行预测。首先把统计样本中的各个高相关因子作为回归变量进行线性回归处理,然后以回归系数与预报因子的乘积作为对修正量来进行多层递阶预报。这种多层递阶与回归分析方法,既能较好地体现高相关因子在预报模型中的重要作用,又具有较强的适应性,可提高预报精度。实际工业应用证明了方法的有效性。     

网络服务器软件老化现象的测试与分析

提出了一种测试软件老化过程的实验方案，编制了实现该方案的软件工具集，并以应用广泛的Apache网络服务器为目标，研究了当负载为泊松流时服务器的老化现象，用回归分析和ARIMA(自回归差分滑动平均)模型分析了剩余内存的变化情况。结果表明ARIMA模型可以较好地描述和预测内存的使用情况。