国内删失数据统计研究状况综述

研究了国内在线性回归模型、非线性回归模型、半参数回归、非参数回归、单指标回归、生存分析、时间序列分析、密度估计等领域删失数据统计研究状况。     

汇率预测方法及比较:基于贝叶斯平均分类回归模型的检验

分类回归模型是回归模型家族的一个重要组成部分.文章针对现有的分类回归模型均采用选择性回归计算所存在的问题,建立了贝叶斯平均分类回归模型,并将其用于人民币汇率预测的实证研究.在实证研究时选取人民币对主要货币的汇率序列,对使用时间序列模型的预测结果与贝叶斯平均分类回归模型的预测结果进行对比分析,证明贝叶斯平均分类回归模型确实能够提高预测准确度.还使用贝叶斯平均分类回归模型对比分析了现有研究文献的预测效果,结果表明分类回归模型具有一定程度的优越性.     

回归分析中的异常点和影响点

回归分析中的异常点和影响点张继歌回归分析中有异常点或影响点存在的情形是一个应该引起注意的问题,因为对此的处理适当与否,将会在很大程度上影响到模型拟合、及参数估计的精确性、稳定性等有关回归的重要特征。因此,回归分析前关于异常点和影响点的数据分析及检查诊...     

线性回归模型与对数线性回归模型的优选——几种简便的检验方法的运用

回归分析是进行统计预测、描述,评价经济变量间关系及进行政策模拟的一种重要方法。在进行回归分析时,一个重要的问题是模型的优选。一方面是在模型形式一定的情况下选择自变量(即在所有可能自变量中选择出最佳的自变量组合),另一方面是模型形式的选择。 在回归分析中,最简单的模型是线性回归模型:     

Copula回归模型与应用

文章探讨Copula回归模型应用于具有相关关系的指标时的优势,通过示例分析,揭示了用Copula回归模型与普通回归模型对数据拟合的不同,表明了当不同指标间存在相关关系时,Copula回归模型能更加客观准确地反映数据背后的关系.     

不等概率分层抽样条件下Probit模型的参数估计

线性回归分析作为一种传统的统计分析方法,现已得到广泛的应用和完善.但受其对应变量连续性要求的影响,当应变量为分类变量(常见的是二分类变量,即y取0,1两个值)时,线性回归模型不再适用.人们通常采用Probit模型或Lotist模型对二分类因变量进行回归分析,与线性回归不同,Probit回归是一种非线性回归模型,因而在参数估计时,通常采用极大似然估计,并且在随机样本条件下,Probit模型的极大似然估计具有一致性,渐进有效性和渐进正态性.     

季节性资料的趋势周期回归分析

季节性资料的趋势周期回归分析深圳市卫生局张福林关于季节性资料的回归分析最早的报道为Ｂｉｔｓｓ（１９５８）［１」的文献，该文提出了周期回归模型。１９８１年，Ｂａｔｓｃｈｅｌｅｔ［２」对周期回归进行了全面系统的研究，并提出了非线性周期回归模型。近年来，国...     

经济计量模型中不相关单位根变量间伪回归的纠正方法

文章旨在考察经济计量模型中不相关单位根变量间伪回归现象形成的内在成因,为这类伪回归的纠正提供方法依据.借助三个定理的证明,分析了不相关单位根变量间伪回归形成的过程.研究表明,在回归模型中包括自变量和应变量的一阶滞后变量可纠正伪回归的问题.     

虚拟变量在居民消费研究中的应用

一、虚拟变量与回归模型 在现代经济计量分析中,利用模型进行回归分析是应用比较广泛的一种数量分析技术.一般回归分析中变量都是定量变量,这是因为模拟回归需要样本数据.但实际中有时模型仅考虑定量变量是不够的.因为经济现象不仅受一些定量因素的影响,还可能受到一些定性因素的影响.比如不同时期的不同政策,战争、自然灾害等非常时期,人的不同性别、文化程度、婚姻状况等.     

试论模糊回归与统计回归

统计回归的研究具有悠久的历史,在理论方面取得了丰硕的成果,在社会科学和自然科学等许多领域得到了广泛应用;模糊回归的研究时间较短,但在许多领域具有良好的应用前景.文章从模型假设和估计方法两个方面,将统计回归与模糊回归进行比较,分析了二者的不同之处,同时指出,模糊回归的研究可以借鉴统计回归的相关思想.     

势函数规则下回归分析样本容量的确定

在利用统计回归方法进行社会经济问题分析的时候,抽选多大规模的样本比较符合要求是需要重点考虑的。在这篇文章中,我们根据一般的势函数原理,就这一问题进行了讨论。全文主要内容有:线性回归分析参数估计与假设检验时的样本容量确定,线性回归预测分析时样本容量的确定等。     

《应用线性回归分析》

《应用线性回归分析》《应用线性回归分析》是根据美国ＳＡＮＦＯＲＤＷＥＩＳＢＥＲＧ原著ＡｐｐｌｉｅｄＬｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｉｏｎ第二版翻译的。《应用线性回归分析》由一组探求变量之间关系的技术组成。它理论完美，应用广泛。书中讨论了一元和多元线性回归。主...     

时间序列分析与回归分析之异同

时间序列分析与回归分析之异同西安公路交通大学雷渐宏不少统计文献是分别论述时间序列分析和回归分析这两个问题的。时间序列分析在于测定时间序列中存在的长期趋势、季节性变动、循环波动及不规则变动，并进行统计预测；回归分析则侧重于测定解释变量对被解释变量的影响...     

计量经济学和统计学视角下的线性回归模型——再议线性回归模型的设定

从属性、构建方法及意义等方面,分析研究线性回归模型在计量经济学和统计学两学科视角下的差异,并根据这种差异进一步提出回归模型的基本设定思路。研究表明:识别这种差异是完成模型设定工作的基础性和必要性举措,有助于实现线性回归模型的正确设定。以经典例证对计量经济学和统计学回归模型在应用中的区别以及模型设定问题进行进一步展示和分析。     

回归分析中虚拟变量的系数转换

回归分析中虚拟变量的系数转换曹志祥在工业统计回归分析中,有时遇到自变量是属性变量的情形,即该变量描述的现象是足性的,或是可分类的,但回归分析中不宜直接使用属性变量。因为,对属性变量所赋与的离散值之间的相等间距掩盖了不同属类之间的差异,用属性变量直接回...     

企业营销活动中定性数据的统计处理方法

一、营销活动中常用的统计方法营销活动中常用的统计方法有相关分析和回归分析,相关分析是对相关现象之间密切程度和变化方向的研究,回归分析是对具有相关关系的变量建立数学模型描述变量之间具体的     

非线性回归的计算机处理方法

1 线性回归分析的一般形式与求解软件线性回归可用于对客观事物数量依存关系的分析,是一种重要的统计分析方法。它广泛应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究。多元线性回归模型的一般形式为:Y=a b1x1 b2x2 …bkxk     

关于相关与回归的讨论

对于两个可能存在相关关系的变量进行相关分析和回归分析,是从事其应用研究的人们所关注的问题。本文就相关与回归二者之间的一些关系进行了讨论。     

线性回归分析的几何学方法

回归分析方法是计量经济学的重要分析方法。传统上的回归分析是用代数等式和矩阵形式表述的。然而从欧氏几何的角度分析回归分析的主要概念、结论,如OLS估计量、被解释变量Y的总平方和分解定理等都有很好的几何直观,可以将许多冗长繁杂的代数公式和推导归结为简单的几何性质。文中给出Frisch-Waugh-Lovell定理的几何解释。     

方差分析与虚拟变量回归模型的比较研究

方差分析与回归分析分属不同的统计方法,从问题背景到处理手段都有所不同。文章针对单因素方差分析和双因素方差分析,分别找到对应形式的虚拟变量回归模型,通过严格的数学推导,发现两类分析方法的检验原假设等价,检验统计量也等价,并论证了方差分析与回归分析具有内在一致性。