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一、回归分析方法的应用问题
回归分析是通过建立回归模型来反映自变量和因变量之间的变动关系,进而根据自变量对因变量作出预测.然而,现行教科书在介绍该方法的用途时出现了三方面的误解,现予以说明并加以矫正. 相似文献
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最小平方法是统计预测中最常用的方法之一。但人们在运用时,往往不看资料是否符合预测条件,盲目运用最小平方法进行预测,这样预测的结果不准确,误差较大。运用最小平方法进行预测的条件有两个,一是两个变量必须高度或显著相关;二是自变量与因变量在平面直角坐标系上对应的点应近似地成一条直线。下面通过一个例子来说明运用最小平方法进行预测的条件和步骤。要求根据表1资料预测该企业1998年纯碱产量将达到多少万吨。第一步:作散点图。这一步主要是观察资料是否满足用最小平方法进行预测的两个条件:既观察两个变量是否相关;是否近似地成一条直线。根据表1的资料,以时间(序号)为自变量t,产量为因变量y,作散点图。由散 相似文献
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当因变量为定性数据时,Logistic回归模型经常被使用,其中又以二分类因变量(取值为0或1)的Logistic模型最为常见。其实,Logistic回归模型也可以应用于多分类因变量,即因变量的分类数大于等于3的情况。而且,多分类因变量既可以是序次的(Ordinal),也可以是名义的(Nominal)。当多分类因变量类别之间有序次关系时,一般采用序次(或累积)Logistic回归模型。人们在进行此类回归分析时,往往只注重通过一定的手段选择合适的自变量,以达到预期的拟合效果,却忽视了对因变量取值的研究。由于序次Logistic回归模型其实隐含了对因变量分类的一种假设条件… 相似文献
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指数平滑模型功能分析黄泽荣,许刘俊几种指数平滑模型的功能指数平滑模型有一次,二次,更高次之分,其共同点是利用全部观测资料的信息,在平滑的基础上进行外推预测。但不同的指数平滑模型的适用背景有明显的差异。一次指数平滑模型适用条件是观测数据没有明显的上升或... 相似文献
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中位数作为位置平均数之一,在社会经济现象的定量分析中有着广泛的应用。但现行统计学在介绍其计算方法时,有一些不妥或遗漏之处。一、关于单项式分组资料的中位数公式问题中位数的计算公式,通常是分别“未分组资料”和“分组资料”两种情况,后者还分别‘啤项式分组”和“组距式分组”两种情况。对于每一种不同情况,均有相应的不同计算公式。现行的教科书在介绍“单项式分组资料”的中位数计算公式时,采用的是以下公式:中位数Mo=所在组对应的标志值(变量值)我认为,这一公式过于简单化。单项式分组资料中位数的计算,与本分组资料… 相似文献
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基于R软件rpart包的分类与回归树应用 总被引:5,自引:0,他引:5
对于许多分类和回归问题,二叉树(Binary Tree)提供了有趣而又形象化的方式来研究数据,它主要是按照一定的规则拆分自变量,而完成对因变量的合理分类,进一步可以对未知分类进行预测。在主要介绍递归分割(Recursive Partitioning)和回归树(Regression Tree)在R软件中应用的同时,对一前列腺癌数据使用生存分析和分类与回归树相结合的方法做出分析,并得到了对于疾病诊断和预防较有指导意义的结论。 相似文献
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统计预测模型可分为因果关系模型和时间数列模型,对于蔬菜需求量的分析和预测也可以从这两方面入手。 一、因果关系的分析和预测 回归模型是进行因果关系分析及预测的有效手段。在建立模型时,首先要确定自变量,即因变量的影响因素。 北京市蔬菜需求总量的影响因素很多,主要是消费人口和人均需求量两个因素决定的。 相似文献
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在经济预测中,常用回归分析方法来研究自变量与因变量之间的相关关系。而在选用数学模型时,常会遇到可以选用不止一种模型来拟合实际资料的情况,因而产生了究竟选用哪一种模型才算较好的问题。例如,研究城镇居民食品支出与生活费收入之间的相关关系。1988年全国城镇居民抽样调查户(34945户)的家庭收支中,人均生活费收入和人均食品支出的资料,如表1: 相似文献
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文章针对多元线性回归分析中经常遇到小样本、多自变量以及所产生的多重共线性这一问题,提出了基于投影寻踪(PP-RAGA)提取自变量综合特征因素的多元线性回归分析方法.该方法在自变量过多时,根据自变量所表现出的共同特性,将符合共同特征的自变量通过投影寻踪方法划归所隶属综合特征因素,最后将得到的综合特征因素作为新的自变量进行多元回归分析.通过实例验证,该方法可以解决小样本情况下自变量过多以及多重共线性问题,使回归模型更具有研究意义,是值得借鉴一种新型多元回归分析方法. 相似文献
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基于模糊线性回归的电子商务交易额预测 总被引:1,自引:0,他引:1
由于外界环境的影响以及复杂系统本身的模糊性,经典线性回归不能解释这类不精确数据的问题.因此,文章建立因变量是对称模糊数的线性回归模型.根据中国电子商务交易额和互联网发展数据,考虑因变量在不同时期的差异隶属,计算出回归函数的估计表达式.通过与经典线性回归的结果进行比较分析,表明模型在描述数据间内在结构,以及提高预测的精度上有显著效果. 相似文献
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统计预测法(Statistical Forecast Method)是根据过去的情况和资料建立数学模型并由此对未来趋势作出预测的一种非主观方法。应根据预测资料的质和量来选择不同的预测方法,如预测资料零散不全或无法搜集,很难通过精确计算来得出结论,在此情况下,一般可选用定性分析的方法,如所掌握的资料全面且可信度高,那么就可以选用精确计量方法进行预测,如果指标的变化呈水平性,则采用简单平均数就可以了。常用的统计预测法有比例趋势分析法、经济计量模型法、一元线性回归预测、多元线性回归预测、非线性回归预测等。统计预测是现代管理经常使用的一种方法,现代医院管理中也常采用统 相似文献