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260 个结果
  • 简介:空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

  • 标签: 空间自回归模型 多重共线性 极大似然估计 主成分估计
  • 简介:针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。

  • 标签: 模糊线性回归模型 截集 最小二乘法
  • 简介:对于存在测量误差的面板数据自回归模型,首先讨论了POLS(PoolingOLS)和LSDV(leastsquareofdummyvariable)估计存在向零的衰减偏差及其非一致性,其次对于混合自回归模型和个体固定效应自回归模型给出了工具变量应满足的条件。研究发现这时工具变量的选择是十分困难的。

  • 标签: 测量误差 面板自回归模型 工具变量估计
  • 简介:本文对高考填报志愿系统进行定量分析,采用模糊AHP方法设计了评价模型、灰色预测方法给出了预测模型,结合实例论述了模糊AHP以及灰色预测的基本过程,对填报高考志愿这个主客观信息综合集成的复杂过程具有一定的指导意义。

  • 标签: 高考填报志愿 层次分析法(AHP) 灰色预测 综合决策模型
  • 简介:本文对高考填报志愿系统进行定量分析,采用模糊AHP方法设计了评价模型、灰色预测方法给出了预测模型,结合实例论述了模糊AHP以及灰色预测的基本过程,对填报高考志愿这个主客观信息综合集成的复杂过程具有一定的指导意义。

  • 标签: 高考填报志愿 层次分析法(AHP) 灰色预测 综合决策模型
  • 简介:常见的教师教学质量评估方式有以下几种:教师互评,上级领导(或专家)对教师评价,学生对教师的评价等等。本文结合这三方面应用Logistic回归分析的方法来进行研究,提出一个对教师教学质量的总体评估模型,并用SAS软件进行编程实现,这种评估模型能比较科学客观的评价教师的教学情况,可以广泛应用于其他领域的评估工作。

  • 标签: 教学评估 逻辑斯缔回归模型 回归分析
  • 简介:空气质量指数是与人们的日常活动密切相关的指标。基于中国18个城市2014年共52个周的空气污染计数数据进行负二项回归分析,通过运用广义线性混合效应模型和广义估计方程的方法进行比较分析,从理论和实际应用上得到了一定结论。研究结果表明:广义线性混合效应模型和广义估计方程两种方法在分析空气污染问题中差别不大;人口因素、城市园林绿化状况、气象因素、城市群效应以及季节效应对所研究城市的空气污染状况发生与否及其严重程度有显著的影响。

  • 标签: 空气质量指数 广义线性混合效应 广义估计方程
  • 简介:多因变量综合线性回归中变量筛选问题,一直受到学术界的高度关注。针对当前不少学者对多因变量综合线性回归中变量筛选问题的错误认识,尤其是"偏最小二乘回归模型"涉及数学过于深奥,很多学者不能理解其原理,不能适合采用该模型的条件而盲目使用。在利用线性代数中正定与半正定矩阵的性质和矩阵的特征理论的基础上,剖析三种常规线性回归建模方法的原理,揭示"偏最小二乘回归模型"的本性,并在肯定其优越性的同时也指出其应用上的局限性;提出实际应用中合理选择回归模型的若干标准,建立一种容易掌握操作简便且可替代OLS法的"超平面回归模型";利用一个实例对几种回归建模方法的应用效果进行比较和说明。

  • 标签: 最小二乘法 综合回归 超平面 拟合误差
  • 简介:探讨了部分线性回归模型当非参数分量受到单调条件限制时的估计问题,利用惩罚局部线性核估计方法给出参数分量与非参数分量αRLS、gRLS的估计,并进一步研究了^αRLS及^gRLS的渐进性质,结果表明:新得到的非参数约束条件下的估计是a.s.收敛的,并且保证了单调性和边界点适应性。将问题推广到一般情况,探讨了部分线性回归模型当非参数分量受到高阶导数约束时,参数分量的估计^αRLS。

  • 标签: 惩罚局部多项式 核方法 单调约束 半参数模型 渐进性质
  • 简介:增加农民收入是社会主义新农村建设的必然要求,本文以江苏省为例,收集1990—2007年数据,运用主成分回归分析方法建立统计模型,分析影响农民收入的主要因素,得出它们对农民收入增长的贡献率,并根据定量分析结果提出符合实际情况的政策建议。

  • 标签: 农民增收 相关分析 共线性诊断 主成分回归
  • 简介:将Lasso算法和logistic回归模型相结合并且引入P2P个人网络信贷评估体系,通过模拟实验的结果发现,在全变量logistic模型、Lasso-logistic模型、Ridge-logistic模型中,Lasso-logistic模型对于变量的压缩效果要更好,有助于简化模型;虽然三个模型在进行预测的结果上并没有显著的差异,但是Lasso-logistic模型在计算效率上更胜一筹,在处理大量数据的情况下更有效率。

  • 标签: 个人网络信贷评估 Lasso-logistic模型 变量选择
  • 简介:异方差性的消除方法是采用加权最小平方法进行参数估计,用自变量的幂函数的倒数形式作为权数对原模型进行加权:SPSS提供了权数估计的功能,但我们研究发现.SPSS提供的权数有时并不能消除异方差;我们的观点是.能够消除异方差的权数形式才是最有的权数。

  • 标签: 异方差 权数 检验 输出结果
  • 简介:运用地理加权回归方法,就2006年外商直接投资及其他生产要素对区域经济增长的影响进行了实证研究。研究结果发现:地理加权回归模型的统计性质优于经典线性回归模型,外商直接投资与其他生产要素对经济增长的作用存在明显的空间变异。在此基础上提出了相关政策启示。

  • 标签: 外商直接投资 区域经济增长 地理加权回归
  • 简介:本文研究部分变系数动态模型,一些参数的值可以成为协变量的函数,并提出了参数和非参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型,及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数和非参数函数,提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回归光滑变量的高维情况。同时,本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。

  • 标签: 部分变系数模型 分位数回归 支持向量机分位数回归 迭代加权最小二乘 超参数选择
  • 简介:采用贝叶斯模型平均(BayesianModelAveraging)方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明:高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消费能力和对内开放水平等6个解释变量对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响,是中国经济增长的长期决定因素。城市规模、中部区位优势和初始经济条件等3个解释变量对经济增长也具有一定的解释能力。此外,从解释变量对经济增长边际影响的程度来看,工业化推进速度变量对经济增长的边际影响最强,其次是消费能力变量和对外开放程度变量。

  • 标签: 增长回归 模型不确定性 贝叶斯模型平均
  • 简介:平均数指数和平均指标指数是统计指数理论中两个重要指数,二者在文字表达上仅两字之差,容易造成混淆,但其实质内容和计算方法截然不同。本文试图从概念、计算方法及表现形式上分析两者之间的主要不同点。

  • 标签: 平均指标指数 平均数指数 统计指数理论 计算方法 文字表达