基于虚拟变量回归的多元质量控制失控信号的诊断

文章应用虚拟变量回归技术,提出一种用于多元质量控制图失控信号诊断的方法,并用一个简单的例子说明了该方法的使用。最后通过与其它的诊断方法比较说明了本文提出的方法的先进性。     

基于支持向量机的汽车曲轴质量诊断模型

传统的多元控制图在过程失控条件下，无法提供出哪一个变量或是变量组合是导致失控的原因，因而无法进行多元异常诊断。文章结合汽车曲轴生产过程的实际问题，应用基于支持向量机的方法对该过程多元问题进行了控制与诊断；在验证曲轴生产数据为多元正态分布的情况下，构建了基于SVM的均值偏移诊断模型，对过程变量进行均值偏移诊断，该模型能够指出均值偏移的组合模式。     

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.     

多元线性模型中定类变量的处理

多元线性回归模型一般要求其分析变量有较高的定量层次 ,而社会科学的大量调查数据却往往属于定类变量。这样在实际分析过程中 ,研究者或者弃用这部分变量造成数据的浪费 ,或者将其简单应用而有可能导致错误结论。本文结合西方社会统计学的最新研究成果 ,借助SPSS统计软件 ,通过虚拟编码、效应编码、对比编码三种方式对定类变量数据进行变换 ,使其在多元线性模型中得到较好的解释结果。     

独立总体均值多重比较方法之新探

多个独立总体的均值多重比较是统计假设检验的一项重要内容.文章从虚拟变量回归的角度对此进行了考察,借助于其能够处理定性因素的特点,设计了一种新的方法来进行多个独立总体的均值的多重比较.首先阐述了虚拟变量回归替代单因素方差分析F检验的背景思路;然后从数学上论证了虚拟变量回归与单因素方差分析的等效性;接着阐述了虚拟变量回归进行均值比较的特点;最后提出了基于虚拟变量回归的进行多个独立总体的均值多重比较的方法.     

多变量自相关控制图在货币政策预警监控中的应用

质量管理理论中的控制图通常都是对质量过程进行监控的。文章将多变量自相关控制图首次引入货币政策效果的监控中,对我国货币政策的执行效果进行预警控制,结果表明我国货币政策经常出现失控状况;文章还分析了影响货币政策稳定性的因素,并针对失控的原因提出了相应的政策建议,为货币政策等金融领域的多变量时间序列数据提供了预警监控的另一种途径和方法。     

数据挖掘中多分类有序变量间距差异分析及应用

文章在明确累积logistic回归模型的基础上,针对多分类有序变量存在间距差异的问题,提出了统计检验方法并引入工具虚拟变量对logistic模型加以改进,通过其在实际中的应用,取得了良好的效果.     

正交多项式在回归分析中的应用

一、问题的提出: 无论是在质量管理,还是在经济预测决策中,我们总希望建立起决策变量与影响其变化的参数因素之间的函数关系。从微积分学的知识知道,任一函数都可分段用多项式来逼近,因此,在一般的实际问题中,不论决策变量与影响其变化的参数因素变量的关系如何,总可用多项式回归来处理。 一般地,多项式回归可以化为多元线性回归问题。然而,多元线性回归有两个基本缺点:其一,当元     

回归模型中虚拟变量的设定及应用

在经济计量分析中,利用回归模型方法对经济现象的变化进行描述、模拟和预测是经常使用的方法。在实际工作中,由于研究的特定现象不仅受到诸如产量、销售量、收入、价格、成本等数量变量的影响,而且也常常受到诸如政治、经济、自然条件以及社会文化背景等品质因素变化的影响。经常出现的情况是,这些因素的变化给回归模型的预测精度带来了较大的影响。所以,在建立回归模型时,既要考虑数量变量的变化,也要考虑品质因素的影响。因此,有必要将品质因素的变化加以量化,引入回归模型中。一、什么是虚拟变量虚拟变量是将非数量的品质因素影响加以量…     

经济分析中用主成份法选择最优回归方程

改革开放以来，随着我国经济的繁荣，对于经济活动的分析也逐步趋向定量化，经济计量方法得到了较广泛的运用。在经济计量分析中，多元线性回归模型占有很重要的地位。据统计，在我国用于预测分析的方法中有30％左右是用线性回归模型进行的，在一般的经济分析中，多元线性回归模型使用的比例更高。一、问题的提出设X1，X2…，Xn是依据实际问题搜集到的预报变量（指标或者称为自变量），Y是响应变量（因变量）。为了建立一个用于经济分析的多元线性回归模型，我们希望模型中包含尽量多的X变量，以得到可靠的拟合值。但是，如果方程中包含了…     

《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...     

利用虚拟变量对季节指数的估计

本文利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计。这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

Logistic模型多重共线性问题的诊断及改进

文章诊断并改进了logistic回归模型多重共线性问题方法,采用条件指数和方差分解比例两项指标进行共线性诊断、应用主成分改进和偏最小二乘回归两种方法进行多重共线性变量的改进处理:去除了回归模型中变量间的多重共线性影响,建立了较为理想的关系模型.结果表明,在Logisdc回归模型分析中,应用上述方法进行多重共线性的诊断和处理是有效及可行的.     

一类新的多重共线性检验方法

解释变量间的相关性导致了多元线性回归模型的多重共线性问题,由于考察相关性的角度和方法不同,产生了不同的多重共线性的检验方法。由阿达马不等式可以构建多个变量的综合相关性度量指标,将该指标用于度量多元线性回归模型的解释变量的综合相关程度,用以作为多元线性回归模型多重共线性的一类检验方法。     

高校班级人数与平均成绩的关系

本文运用了简单相关分析、等级相关分析、卡方独立性检验、双变量回归模型以及虚拟变量回归模型等多种统计学方法,分析了班级人数与学习成绩的关系问题,得出教学班级人数与平均成绩两者存在高度显著的弱相关关系,前者是影响后者的重要因素的结论.由于班级人数的多少是可以人为控制的,因此可以用来作为提高教学质量的工具.     

参数与非参数回归在FDI中的比较分析

文章在对参数回归及非参数回归方法进行介绍的基础上,采用线性回归模型、引入虚拟变量的非线性回归模型以及N-W核权函数回归估计,对1983-2014年我国外商直接投资总额与GDP关系进行探讨.最后分别给出3类方法的拟合值以及MAE和MSE.从拟合效果来看,相对于线性回归模型,引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法更能有效地拟合FDI与GDP之间的关系,且窗宽为0.25的非参数估计效果更优.     

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...     

重新探索定性变量的数量化方法

一、引言定性变量也称为品质变量,说到它的量化方法是引入虚拟变量,如果该品质变量的某一属性出现时,虚拟变量取值为1,否则取值为0。若是定性变量有多种变     

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     

多主题抽样调查中改进估计方法的研究

多主题抽样调查在实际统计工作中非常普遍,即一项调查同时涉及两个或多个目标变量(指标),对总体的推算也需要同时对这两个或多个指标进行估计.通常同一调查中的多个目标变量之间会具有相关性,利用这一信息可以提高对所关注调查指标的估计精度.本文利用多重多元线性模型的方法研究这一问题,讨论了最佳线性模型无偏估计和一般回归估计,可以看到借助调查指标之间的相关性,较之常用的单个响应变量的多元线性回归模型方法,得到的最佳线性模型无偏估计和一般回归估计都可以有效地提高对总体总量的估计精度,本文的数值模拟和实例分析也验证了这一结论.