虚拟变量在方差分析中的应用

文章在明确了方差分析与虚拟变量模型两者基本原理的基础上,探讨了两者的内在相互关系,并以实证分析详细论述了虚拟变量在单因素方差分析中的应用,取得了良好的效果.     

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…     

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.     

虚拟变量回归与t检验等效性的探讨

一、引言 t检验是假设检验的一项重要内容,它常用来考察两个独立的正态分布的总体的均值是否相等,在经济学、管理学、社会学和医学中有着广泛的应用.     

包含虚拟变量的澳门酒店入住率预测模型及实证

本文通过引入时间趋势项、虚拟变量等,拟合出酒店入住率的主要趋势,再利用ARMA模型拟合出次要趋势——随机扰动项,在此基础上建立了新的入住率回归模型。检验结果表明,该模型对酒店入住率的预测效果更加理想。最后使用相关模型预测了2007年1-12月的酒店入住率。     

虚拟变量回归与方差分析的联系

文章从模型本身和检验统计量角度分析发现,虚拟自变量回归线性关系显著性检验与对应的单因素方差分析等价,回归系数的显著性检验与两总体均值的比较关系密切.而行、列因素各为2水平的双因素无重复试验方差分析,也能在回归分析中找到等价的检验.     

统计分组与虚拟变量在线性模型中的比较应用

一、统计分组的应用及其在线性模型拟合中的优缺点统计分组是根据事物内在的特点和统计研究的目的,将特定的总体按某种划分标准区分为若干个不同的组成部分的一种统计方法。统计分组的应用相当广泛。对数据按一定的标准分组后,可以发现数据内的潜在的规律性,呈现出不同组别之间的联系与差异,便于找出深藏于表面现象之下的内在本质,比如列联表分析。统计分组也可以应用于模型的建立中。在拟合样本数据进行建立模型时,常常会有一些质的因素(比如职业、性别、战争、季节等等)影响被解释变量,这些质的因素可能会使回归模型中的参数发生变化。在这种情况下,如果对样本数据笼统地用一个模型来拟合就会产生很大的误差。相反,如果将样本数据按引起线性模型的截距或斜率变化的标志分组,再针对每一组分别拟合模型,则可以得到拟合程度更高的模型。     

用虚拟变量法进行季节波动预测

一、引言季节波动是指由于自然条件或社会条件的影响,经济现象在一年内随着季节的转变而引起的周期性的波动。一般来说,在一些经济现象除了受季节波动影响之外,它还受到经济发展的长期趋势的影响以及除了上述因素以外的不规则波动。为了能对受季节波动影响的经济现象进行预测,一般常用的方法是将影响经济现象的各个主要因素加以分解,进行单独测算,然后再进行迭加,从而对受季节波动影响的经济现象进行预测。对于受季节波动影响的经济变量Y,它可以分解为Y=T＋S＋I（其中T为长期趋势,S为季节波动,I为不规则变动）、或Y＝T·S＋I…     

缺省数据估算新方法—虚拟变量法

在统计分析研究中，常常遇到数据缺省的情况。数据缺省，或使分析研究无法进行，或使计算结果受到影响。解决的办法是估算出缺省的数据。常用的统计估算方法包括：平衡关系估算法、比例估算法、因素估算法、模型估算法以及插值(线性插值和拉格朗日插值)估算法等等。这些方法在估计和推算某些未知的社会经济现象的数值，或者估计和推算虽已掌握但很 不准确的数据的校正值方面发挥着重要的作用。在此，笔者再介绍一种新的估算方法──虚 拟变量法，以不断丰富统计估算方法体系。虚拟变量法是一种用计量经济学的方法来估算缺省数据的方法。其…     

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。     

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...     

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。     

基于虚拟变量回归的旅游花费模型构建

消费是旅游者暴露在外的最显著特征之一,旅游花费支出是旅游目的地最有经济意义的一项指标。文章选取西安这一传统旅游城市为研究对象,以十一国内游客为研究样本,基于游客个人社会信息和此次出游相关指标,综合探讨了游客花费开支状况。基于虚拟变量回归构建了西安十一国内旅游花费模型。     

属性数据的多变量对应分析模型及应用

属性数据的建模和分析是市场研究活动中最重要的一类应用问题,学术界和市场研究行业一般使用列联表及统计检验的方法进行分析。故将法国统计学家J.P.Beozecri提出的对应分析法导入市场研究实证过程,使问卷调查中常见的多变量属性数据分析建模过程呈现出稳健的统计结论和直观的二维图示,并推广到广义多变量对应分析场合,其结论可靠,有应用创新。     

虚拟营销模式探讨

虚拟营销是在知识经济时代下产生的,以人为本的、适应市场竞争主体与竞争手段转变的新型营销观念与营销模式.虚拟营销的成功运作是以帮助顾客成功、增加顾客净效用为出发点,以促进员工自身的发展、增强员工价值为切入点,以产生非负的外部性、增加社会福利为落脚点.企业实施虚拟营销,能够提高应对市场需求及其变化的敏捷性、增强企业竞争能力、促进企业持续发展.     

基于虚拟变量回归与SARIMA组合模型的GDP预测

文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断.     

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。     

基于遗漏变量视角的分类方法改进及应用

在遗漏重要自变量时,传统logistic模型的最大似然估计值通常情况下是有偏估计,但自变量的分布情况会影响参数估计的有偏程度。通过传统logistic模型的输出概率的区间划分来进行数据分组,得到了改进的门限随机效应logistic模型,通过Monte Carlo数值模拟发现,给出的数据分组方法可以有效地把受遗漏重要自变量影响大小不同的数据分离开,相对于传统logistic模型和随机效应logistic模型,门限随机效应logistic模型具有更高的分类准确性,并且该模型在清洗数据和分组决策方面有着很好的应用。     

区间赋值确定权数的方法

区间赋值确定权数的方法□东北财经大学博士白雪梅生活一点通金、银首饰可用烟灰或浓的热米汤擦试，使其恢复光亮这ｎ个子集叠加在一起，则形成覆盖在估计值轴上的一种分布，这种分布可用下式描述：Ｘ（Ｕｉ）＝１ｎ∑ｎｋ＝１Ｘ〔Ｕ（ｋ）１ｉ），Ｕ（ｋ）２ｉ〕（Ｕｉ）...     

多变量联合加权应用研究

为了充分利用辅助信息,解决好抽样调查中多变量加权调整的问题,本文提出对多变量联合加权调整的方法,我们将这种方法称为校准加权调整法,其基本思路是:利用辅助信息建立联立方程组,在方程组的约束条件下通过最优化的方法调整初始权数,并通过方程组的解得到校准调整以后的最终权数.