基于多元线性回归的公安民警幸福感模糊评价体系

通过问卷调查方式,运用模糊综合评价模型和多元线性回归模型实证分析某一地区公安民警的幸福感程度及影响因素,其中模糊评价模型可定量测评民警幸福感,多元线性回归模型用于探索民警幸福感的影响因素。实证分析发现,在薪酬待遇、工作压力、人际关系和个体价值四个一级指标中,该地区的公安民警在工作压力、人际关系和个体价值上具有显著的正向影响,具体体现在社会地位、工作时间、同事关系、职业认同感四个二级指标上。     

线性回归分析和检验在经济中的应用

针对于回归分析中的一元线性回归模型,多元线性回归模型的方法和原理进行系统的阐述和说明,利用统计软件并结合实例提供一种快捷而有效的解决线性回归模型中参数值,同时对回归模型进行检验,包括R检验,F检验和T检验.     

一类葡萄酒质量评估模型研究

主要利用主成分分析和多元线性回归分析得出了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的函数关系,利用残差分析,检验出多元线性回归模型是可行性的.最后把理化指标分析法和感官评价相结合构建出红葡萄酒质量评估模型,使评价模型更加客观完善.     

肺水肿与民族因素间的多元线性回归分析

基于多元线性回归分析的理论,通过建立数学模型,对肺水肿发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨。文章通过SPSS软件对青海海西州地区肺水肿发病例监测登记资料进行统计分析,建立了多元线性回归模型。最后,对所得到的回归方程进行显著性检验。     

含模糊因素的患病风险预测模型

将数理统计方法和模糊数学方法相结合,建立了适合预测患病风险的含模糊因素的回归预测模型,并将所建立的模型和统计中的线性回归模型进行了比较．结果表明：含模糊因素的患病风险预测模型预测效果优于不含模糊因素的预测模型预测效果．     

回归模型与VEC模型在旅游业的应用研究

根据多元线性回归模型理论,摘取安徽省近些年旅游业相关原始数据进行相关性分析,给出了多重因素下的线性回归模型,并对模型进行优化,修复了严重共线性。进一步,运用VEC模型预测安徽省旅游业的发展前景,为安徽省的旅游发展和规划提供参考。     

基于PSO和多元线性回归的奥运会奖牌预测分析

针对传统奥运会成绩预测模型中存在的不足,提出一种将PSO和多元线性回归分析相结合的预测模型。分析多元线性回归和PSO算法后,结合体育比赛的特点,通过PSO优化迭代计算,确定奖牌统计模型中各回归系数,建立了奥运会参赛国成绩与回归系数之间复杂的非线性关系。利用Matlab对建立奖牌模型进行了验证,预测精度高。     

模糊随机向量的性质及在回归模型中的应用

该文研究了模糊随机向量的性质，并将其应用于带有随机干扰的模糊线性回归模型，得到了它的渐进无偏模型，给出了它的近似最优估计。     

关于具有线性约束的多元线性回归模型的注记

本文给出了具有线性约束的多元线性回归模型的最小二乘估计几何意义,由此给出了其最小二乘估计量的简要证明,同时进一步纠正了一些文献对该模型讨论的有关错误。     

南昌市商品住宅价格与宏观经济变量关系的研究

本文采用多元线性回归法对南昌市商品住宅价格与宏观经济变量进行研究分析,以揭示宏观经济变量对南昌市商品住宅价格重要影响,并找出解释能力较强的宏观经济变量,建立相应的多元线性回归模型,在此基础上,对政府的房地产价格及相关宏观经济政策提出了建议,具有较高的理论及应用价值.     

多变量模型参数的贝叶斯估计及其在农业研究中的应用

对于农业研究中多变量线性模型参数的估计,以往常采用经典统计方法。随着计算机技术的进步,贝叶斯统计方法在科学研究的各个领域迅速发展。文章利用贝叶斯统计方法对农业研究中的多变量模型进行参数估计,并与经典统计方法进行比较,验证了贝叶斯方法的有效性。该方法可为农业研究中多变量模型参数的估计提供新的途径和手段。     

人工蜂群算法在多元线性回归中的应用

提出了用人工蜂群算法解决多元线性回归问题.通过计算机仿真测试,表明人工蜂群算法在多元线性回归分析的参数估计问题中是有效的、实用的.     

模糊线性回归模型参数的最优线性相关估计

该文从预测值与观测值的偏差的角度给出了模糊线性回归模型参数的最优线性相关估计的概念。     

广义根方估计的效率

讨论了线性回归模型中未知参数最小二乘估计的改进,引入了一种估计的相对效率,证明了广义根方估计比狭义根方估计的效率较高。     

变系数回归模型的参数估计

讨论了变系数回归模型中变系数的加权最小二乘估计和变系数的加权可估函数的线性估计的最优性;推广了Gauss-Markov定理;并且构造出参数σ2的估计量.     

自学考试试题难度影响因素的多元回归分析

以实测数据为基础,采用多元线性回归的统计方法,分析自学考试试题难度的影响因素。结果表明,试题难度的多元回归线性模型,基本能解释因变量和自变量的关系,对自学考试预估难度的赋值具有现实的指导意义,也为题库建设中试题难度的调控提供了有效的途径。     

关于小离差主成分在经济计量分析中的应用研究

本文分析了小离差主成分与线性回归的几何意义,研究了利用小离差主成分建立线性方程或方程组,解决经济计量模型中参数估计问题,并得到了比较满意的结果。这种方法还具有能确定多重共线性、计算相对拟合度、减少回归次数、综合利用样本资料信息等有点。     

缺失数据下线性模型响应变量均值估计的渐近正态性

考虑响应变量随机缺失下线性模型响应变量均值的估计问题,分别获得了基于完全观测样本数据、线性回归插补后的"完全样本"和逆概率加权插补后的"完全样本"得到的响应变量均值估计,并证明了其渐近正态性.     

线性指数分布参数的Bayes估计

对给定容量为n的线性指数分布样本X1,X2,…,Xn,在Linex损失函数下,利用共轭先验分布讨论线性指数分布参数θ的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计和极大似然估计.     

基于人脸特征点和线性回归的3D人脸姿态估计方法

改进传统的活动形状模型法,准确地提取人脸特征点后,利用人脸特征点初步估计人脸姿态,以初步估计值为初始值,通过线性回归迭代算法,精确估计3D人脸空间姿态。实验结果表明,本文提出的新方法不仅可以获得稳定和唯一的3D人脸空间姿态．而且与同类方法比较具有较好的姿态估计精确度。