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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 295 毫秒
1.
文章首先对线性EV模型与正交最小一乘估计进行了简要介绍.对正交距离的绝对值作了一个近似处理,使得原先不可导的目标函数为一个光滑可导的函数,从而极大地方便了求解.并且通过与正交最小二乘估计、正交最小-乘估计及其算法比较,分析了这种光滑正交最小-乘的合理性和有用性.  相似文献   

2.
本文分析了应用最小二乘准则进行试验设计建模分析所存在的局限,给出了利用NM单纯型法迭代求解最小一乘参数估计的算法,并将最小一乘法应用到试验设计的建模分析中。  相似文献   

3.
一元线性回归模型中参数估计的几种方法比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
文章介绍了一元线性回归模型中参数估计的最小二乘法、最小一乘法、全最小一乘法的意义,并指出了他们的优缺点。在对具体模型进行参数估计时,分别将最小一乘法、全最小一乘法的计算转化为线性规划问题及非线性优化问题,最后利用优化软件LINGO计算相应的参数。  相似文献   

4.
刘明 《统计与决策》2012,(20):12-15
最小一乘法和最小二乘法在估计思想上有着相同的渊源,而在实现路径上有所不同:最小一乘法属于中位数回归而最小二乘法属于均值回归。由此,两者在回归系数的计算、回归直线的性质和估计结果等方面均存在较大差异。文章在理论分析的基础上进一步通过例证,将两类估计方法在计算、优劣势和应用范围做出了比较和分析。  相似文献   

5.
针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差,在分析全最小一乘算法比最小二乘算法具有较好稳健性的基础上,文章提出了基于全最小一乘准则估计灰色GM(1,1)模型的参数,并给出了求解该算法的LINGO程序和规划模型方法,并通过计算实例说明,基于全最小一乘准则参数估计的GM(1,1)模型比传统灰色GM(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,从而拓展了灰色GM(1,1)模型的适用范围。  相似文献   

6.
针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差,在分析全最小一乘算法比最小二乘算法具有较好稳健性的基础上,文章提出了基于全最小一乘准则估计灰色GM(1,1)模型的参数,并给出了求解该算法的LINGO~序和规划模型方法,并通过计算实例说明,基于全最,J、一乘准则参数估计的GM(1,1)模型比传统灰色GM(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,从而拓展了灰色GM(1,1)模型的适用范围。  相似文献   

7.
灰色GM(1,1)模型中参数估计的几种方法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章介绍了灰色GM(1,1)模型中参数估计的最小二乘准则、全最小二乘准则、最小一乘准则和折扣最小一乘准则,并指出了它们的优缺点。将这四种方法分别用于递增序列、递减序列、振荡序列的灰色GM(1,1)模型参数估计中,并通过优化软件LINGO计算出相应的参数。最后,对建立的灰色GM(1,1)模型的精度进行了比较,结果显示:最小一乘准则和折扣最小一乘准则模型参数估计明显优于最小二乘准则、全最小二乘准则模型参数估计。  相似文献   

8.
折扣最小一乘法在建立回归预测模型中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
一、最小一乘法与折扣最小一乘法众所周知 ,误差平方和最小 (通常称为最小二乘法 )是最常用的最优拟合准则之一 ,它的理论相当完善 ,十分广泛地应用于建立各种预测模型 ,通常可获得满意的效果。但它也存在一些局限性 ,如果当数据中夹杂有异常数据时 ,由此得到的预测模型“失真”较大。鉴于最小二乘法的这些不足 ,人们引入了“稳健性”概念加以刻划 ,而“误差绝对值和最小”准则 (或称为最小一乘法 )能克服上述缺点 ,其稳健性比最小二乘法要强得多 ,具有不可替代的优越性。如在时间序列预测中 ,预测变量 y的变化主要依赖时间变量t ,对于给…  相似文献   

9.
陈高波 《统计与决策》2006,(23):144-145
一、最小一乘法简介 在回归分析中,经验回归方程的待估参数一般是通过最小二乘算法来确定的,即以样本误差的平方和达到最小为条件;但是理论上回归模型的待估参数应以误差的绝对值和达到最小为条件,即通过最小一乘算法来确定.  相似文献   

10.
针对边值修正灰色GM(1,1)模型的边值修正项求解采用最小二乘准则,而模型检验采用最小一乘准则,提出基于最小一乘准则的边值修正项求解,从而在一定程度上统一了边值修正项求解和模型精度检验的准则,并得到了最小一乘准则确定边值修正项的灰色GM(1,1)模型.实例表明,最小一乘准则确定边值修正项比最小二乘准则确定边值修正项得到的灰色GM(1,1)模型具有更高的精度。  相似文献   

11.
研究表明直接离散GM(1,1)模型对严格服从非齐次指数规律的原始数据进行建模,所得到的模型具有完全相同的指数规律,而当数据为近似非齐次指数规律时,直接离散GM(1,1)模型拟合效果较差.主要原因是直接离散GM(1,1)模型采用最小二乘法估计参数,稳健性不好造成的.针对这一情况,文章提出利用最小一乘法估计直接离散GM(1,1)模型参数改进上述不足.对比实验表明,采用最小一乘法估计参数得到的直接离散GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性,使得直接离散GM(1,1)模型的适用范围得到进一步扩大.  相似文献   

12.
普通最小二乘法的几何分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
普通最小二乘估计法是在目标函数残差平方和的达到最小的条件下求得参数估计量,从向量的角度来说,普通最小二乘法将被解释变量分解成了相互正交的两部分,通过空间向量理论和几何分析方法,可以在欧氏空间内对普通最小二乘估计量进行求解,这种分析过程使普通最小二乘法变得更直观。  相似文献   

13.
经典最小二乘与全最小二乘法及其参数估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章对经典的最小二乘和全最小二乘方法的应用背景、原理与算法进行了介绍,给出了它们在线性模型参数估计中的MATLAB实现;通过计算机仿真说明了在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到的参数估计更接近于真实参数.  相似文献   

14.
一、最小二乘法与最小一乘法的原理设有n个数a1,a2,…,an,要找一个数x反映这组数的总的情况,使得x和这n个数的偏差  相似文献   

15.
对二元二次多项式回归模型进行预先正交化处理,提出使用因子空间的N等份的格子设计的观点,推导出了信息矩阵的一般性结构,并给出了该设计的非退化条件及其最小二乘估计和对应的协方差矩阵。  相似文献   

16.
针对本身已经具有饱和状态过程且近似满足Logistic函数形式的原始序列,提出通过对其进行倒数生成,建立无偏灰色Verhulst直接建模模型,并在此基础上将同时优化背景值和灰导数与利用"最小一乘法"确定响应系数的方法相结合,从而建立了优化的无偏灰色Verhulst直接建模模型。结果表明,该模型对满足Logistic函数形式的曲线进行模拟和预测具有完全重合性。通过实例分析说明了优化的新模型的可行性和有效性。  相似文献   

17.
分位数回归及应用简介   总被引:12,自引:1,他引:11  
文章介绍了分位数回归法的概念、算法及主流统计软件R和SAS计算时的语法,并通过实例与以普通最小二乘法为基础的线性回归进行了对比,展现了分位数回归的巨大魅力。  相似文献   

18.
解决多重共线性问题的线性回归方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
周松青 《江苏统计》2000,(11):24-25
本文针对当出现多重共线性时用普通最小二乘法估计的参数值与实际值相去甚远甚至无法被估计的现象 ,介绍了三种解决办法 :主成份回归、岭回归和偏最小二乘法。这三种方法在解决问题的思路上各有异同 ,本文着重介绍了它们的基本思想和主要算法步骤  相似文献   

19.
文章基于三角模糊结构元与经典的破圈法,提出了一种模糊权值网络的最小生成树问题的求解算法,给出了算法的正确性分析,最后通过算例验证了该算法的有效性.  相似文献   

20.
当前企业分解混合成本的方法主要有高低点法、散点图法、一元线性回归法、折扣系数最小二乘法、最小一乘法等.虽然不同方法的适用条件和精确度各不相同,但是都只研究单一自变量x 和单一因变量y的情形.在全球竞争和现代制造环境下,企业正由单一品种、大批量生产向多品种、小批量生产方式转化,采用上述方法无法恰当的分解多品种产品的混合成本.本文提出一种基于线性回归的分解多品种产品混合成本的方法,可以取得较好的效果.  相似文献   

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