个人信用评估模型的选择与修正

阐述了我国开展个人信用评估的必要性和可能性,提出了如何选择个人信用评估模型的新方法, 同时使用一元线性回归方法对个人信用评估模型进行修正,以得到更加客观准确的个人信用评估值。     

多元线性回归与时间序列模型在股票预测中的应用

根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型,在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示,模型的拟合精度较高,可以较好地拟合该股票数据。     

基于Stacking集成学习构建二手车价格预测模型

<正>近年来,二手车交易活跃,交易量连年增长,二手车行业对汽车售价预测研究的需求日益增加。准确的二手车价格评估可以帮助卖家确定最佳出售时间,以获得最佳利润;有助于银行和其他金融机构提前评估贷款人的汽车价格,从而控制贷款额度。然而二手车在市场上的价格并不是一成不变,因此为了有效预测二手车市场价格,并根据车辆类别正确定价,许多学者开始使用机器学习算法建立二手车智能估价系统。Puteri等人使用线性回归模型预测印度尼西亚二手车的价格,并利用线性回归分析研究不同因素对二手车价格的影响。本文收集了超过10万条二手车交易记录,对线性回归和随机森林（Random Forest,RF）两种算法进行了全面比较,并进行了实证分析。数值实验表明,随机森林算法在处理海量高维数据时表现稳定,但是,在处理维度较低的数据时缺乏明显的优势。可见,现有的二手车价格预测方法并不理想,需要寻找一种合理高效、科学准确的方法。     

基于神经网络的回归分析

引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中     

软件规模与工作量关系研究及应用

为了确定软件项目的规模和工作量之间线性回归关系及这种关系的可信度和可用性,运用统计分析的方法进行了回归关系的确定及回归效果的显著性检验,对系数b的置信区间进行了求解;在确定可用的情况下,对回归效果的使用方法进行了讨论.通过分析发现这种线性回归关系的效果是显著的,具有较高的可信度.线性回归方程的实际应用也进一步证明这种回归关系是有效的,可以应用于实际的软件项目中.因此可以正确地使用这个方程进行软件项目工作量的预测与控制.     

线性回归在需求预测问题中的应用

线性回归是重要的统计方法。文章从一元线性回归模型入手,结合实例对模型进行了应用;在此基础上结合人才需求预测这个实际背景重点对多元线性回归模型进行了应用。对改进后的模型分别结合实例进行了验证,取得了较好的效,果,可为需求预测问题的求解提供一种新的思路。     

一元线性回归贝叶斯推断模型

线性回归在数理统计中,尤其在应用统计中占有很重要的位置。一元线性回归是回归问题的基础。经典的方法是根据已得的数据,找出回归方程,其主要目的是用来进行预测。本文是在研究了贝叶斯统计方法以后,给出了一元线性回归问题的贝叶斯处理方法,并举出例子说明其实际应用。     

沙尘暴与气象指标的关系分析

本文是通过分析各项沙尘暴各项气象指标数据,利用数学方法线性加权、回归模型及目标函数实现对沙尘暴发生情况的估计,气象等级的评估,发生原因的分析描述以及建立有关沙尘暴预报指标系统等相关问题.     

改进模糊线性回归及求解方法研究

针对一般模糊线性回归模型在参数确定方面存在的问题,提出一种改进的参数求解方法,并采用启发式算法及遗传算法（ＧＡｓ）较好地解决了模糊线性回归模型对界外值敏感的问题     

基于Logistic回归和粒子群神经网络的投资风险评估

风险投资,又可以理解为创业投资,是初创企业开始发展并进入正轨的一种重要融资方式。风险投资的成功与否与企业环境、财务、管理、市场、技术等密切相关。在此背景下,本文讲述了如何利用线性Logistic回归方法和非线性粒子群神经网络算法分析影响投资成败的一系列因素,并对其进行评估。     

基于最小二乘法的决策支持系统关键技术分析

目前,决策支持系统提供的数据已成为各行各业高层领导进行各类决策的重要依据。通过对传统的决策支持系统综合分析,提出目标决策系统所需要解决的问题,根据最小二乘法以及线性回归方法的原理,分析了线性回归预测步骤。     

多元线性回归在MATLAB中的实现

针对研究中经常用到的多元线性回归方法,简单介绍了多元线性回归的基本原理,结合1989年~2003年全国的财政收入的统计数据,详细介绍了运用MATLAB软件编写回归算法,建立回归模型,并对模型进行拟合优度判定、检验和检验,结果表明:模型的拟合程度和显著性效果较好,算法简单实用,求解过程方便,能广泛用于多元线性回归问题的求解。     

GM(1,1)扩展方法在经济增长预测中的应用及检验

介绍了一种GM(1,1)模型与线性回归组合预测方法,使用该方法建立了西安市国内生产总值(GDP)预测模型,计算了西安市2001~2003年GDP总值,对比检验了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型与该模型的精度。检验结果表明,该方法较好地克服了单独使用GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,在实际预测中取得了好的效果。     

关于灰色线性回归组合的煤矿百万吨死亡率预测研究

灰色线性回归组合克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺点和不足,本文系统地推导了灰色线性回归组合模型,通过此模型对我国煤矿百万吨死亡率进行预测,结果表明该模型基本正确,预测精度可靠,能够为煤矿安全生产提供理论依据。     

关于虚变量的取值及应用

在回归分析中,虚变量方法一般只用于线性回归模型,且虚变量的取值为0或1。本文指出对一些非线性的回归模型也可应用虚变量方法,并且虚变量取值范围可限制在[-1,1]之间。     

半参数动态变系数分位回归模型的两步估计方法研究

为了综合考虑有关协变量的线性和非线性信息,本文提出了一类半参数变系数分位回归模型,并采用两阶段估计方法对半参数变系数分位回归模型进行估计。首先将模型中线性部分的变量系数当作非参数形式;然后,利用局部多项式方法对于模型的非线性部分进行估计,对变量系数函数做出估计。     

管理层薪酬激励的非参数分析

利用非参数计量经济学模型对我国上市公司2003年和2004年高管人员的薪酬和公司业绩之间的关系进行了分析,发现非参数模型的拟合程度要好于传统的线性回归模型,非参数模型的均方误差也明显小于线性回归模型,而且非参数模型的近期预测效果也好于线性回归模型。     

数字平台内容资源价值评估指标体系研究

【目的/意义】在数字内容资源数量和重要性不断增加的形势下,合理评估每项内容资源价值,对规范平台 内容交易、促进文化和信息传播意义重大。【方法/过程】在梳理文献的基础上,总结数字内容资源价值的影响因 素,以“价值链理论”为主线,构建数字内容资源价值评估指标体系。并通过数据爬虫获取京东电子书相关数据,分 别用多元线性回归模型和BP神经网络模型验证指标体系的有效性和合理性。【结果/结论】数字内容资源价值由 成本、版权、市场、服务四方面构成,以此为基础构建的价值评估指标体系具有一定的合理性和有效性。相较于线 性模型,非线性评估模型具有较好的评估效果,更适用于内容资源价值评估方法的研究。     

“对分课堂”授课质量同行评价指标探究

在深化本科教学改革,全面提高教学质量的背景之下,教学质量评价之于"对分课堂"的重要性显而易见。本文针对高校"对分课堂"教师授课环节,在文献研究的基础上设计同行评价指标,进一步采用教师问卷调查评估各指标重要性,并进行主成分分析、多重线性回归等统计分析。结果表明,主成分分析共提取4个公因子,多重线性回归计算出公因子对教学质量总评的影响程度由大到小依次为教学过程、课堂管理、教学设计、教学内容(标准化系数分别为0.604、0.403、0.241、0.100)。依据研究结论,笔者建议在"对分课堂"教学质量管理中,应强化对教学过程的评价。     

多元线性回归模型的异方差问题的浅析——关于“应用回归分析”课程教学内容的讨论

“应用回归分析”课程是高校应用统计学专业均开设的专业核心课程,多元线性回归模型是非常重要的知识内容,但是由于其理论内容复杂,学生学习难度大,针对此问题,本文从权的概念出发,利用权倒数的性质论证了加权线性回归的合理性。并以北京市15个经济开发区的销售收入数据为例,运用加权最小二乘估计方法改进模型,最后从残差图和拟合值绝对误差(率)两个方面进行比较,结果均表明加权线性回归效果好。该方法应用于教学,为教学内容的设计提供了新的思路,便于学生掌握并深入学习。