检索结果-南通市图书馆

由描述统计量作进一步推断的实用方法

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卫生职业教育 2008年第9期26卷 67-68页

作者：林沛玉广东食品药品职业学院广东广州510520

探讨无原始数据但却保留有描述统计量的情况下，如何解决常用统计学检验的计算问题，并通过一系列推导，提出相关的实用方法。

关键词：描述统计量推断回归方程

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考虑内部散点的区间型符号数据的回归分析

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管理科学学报 2018年第4期21卷 114-126页

作者：郭均鹏赵茹李汶华天津大学管理与经济学部天津300072

研究通过对样本"点"数据打包形成的区间型符号数据的回归分析.针对现有区间数回归分析只利用区间数的端点信息这一问题,分析如何充分利用原始的样本"点"数据信息,即区间数的内部散点信息.首先从理论上推导了当假设原始样本点数据误差项... 详细信息

研究通过对样本"点"数据打包形成的区间型符号数据的回归分析.针对现有区间数回归分析只利用区间数的端点信息这一问题,分析如何充分利用原始的样本"点"数据信息,即区间数的内部散点信息.首先从理论上推导了当假设原始样本点数据误差项满足回归分析所假定的三条性质时,区间数据回归分析的误差项也满足这三条性质.然后,在考虑散点的区间型符号数据描述性统计量的基础上,提出了一种新的区间型符号数据回归分析的参数估计方法.随之给出了区间预测方法.最后选取常用的CCRM作为对比算法,分别通过随机模拟和实例分析,验证了文中方法的有效性.

关键词：回归分析区间型符号数据描述统计量

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区间数据回归分析 ——基于散点存在与否的分类讨论

区间数据回归分析 ——基于散点存在与...

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作者：赵茹天津大学

学位级别：硕士

回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系。传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的。基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,... 详细信息

回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系。传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的。基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往存在信息丢失的问题。区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法。区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况。区间型符号数据是区间数的一种,通过“数据打包”形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息。本文基于区间数有无散点,进行了分类研究。当区间数散点未知时,可以利用的信息包括区间端点、中点、半径等。当前针对特殊值的研究已取得许多成果,其中一类是以区间中点、半径来表示一个区间数的,包括中点半径法、约束中点半径法、模型M等。这些方法的不足在于,未考虑区间中点误差范围较大而区间半径相对较小的情况,本文通过添加约束条件,在中点半径法基础上加以改进。蒙特卡洛实验表明,新的约束中点半径法能在中点波动较大时,依然保证预测区间与观测区间有所重叠。最后将新的约束中点半径法应用于沪深300指数预测中。当区间数散点已知时,除了特殊值,还可以充分利用内部散点信息。现有的基于描述性统计量的回归模型（DSM）充分利用了内部散点信息,但预测时会出现区间左端点大于右端点的情况,为解决这一问题,本文对DSM模型进行改进,形成扩展的DSM模型（eDSM）。一方面对原模型增加了假设条件,为后续新的预测策略提供支持,并给出了求解公式的推导,另一方面对预测策略进行改进。预测时有两种策略,一是预测区间均值、均值到区间左右端点的距离,进而形成区间,一是预测内部散点,将散点“打包”成区间。在模型假设成立的情况下,OLS模型可用于系数估计,因而有两种系数估计方法。将系数估计方法、预测策略进行组合,共形成四种方法,通过蒙特卡洛模拟,将四种方法进行了对比,并与现有的DSM、约束中点半径法（CCRM）方法进行了比较,结果表明,在误差范围不变的情况下,当系数绝对值较大时,系数估计选用eDSM模型,预测采取预测散点的策略,效果最优,当系数绝对值较小时,系数估计选用eDSM模型,预测采取预测特殊值的策略,结果更为突出。最后将各对比方法应用于股指变动预测和淘宝店铺信用度预测中。

关键词：回归分析中点半径法描述统计量区间数

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