变量的选取对回归直线的影响

从理论上证明了一元线性回归中选取不同的变量时，所得两条回归直线的关系。讨论了两直线夹角的正切。     

总体最小二乘回归的财政收入置信区间研究

采用基于奇异值分解法的总体最小二乘回归来建立财政收入的多元回归方程;在满足显著性检验的前提下,分析财政收入置信区间的公式推导、在特定点处预测值的置信区间、拟合值与实测值之间的相对误差,并得出该回归模型用于财政收入预测分析具有很高可信度的结论.本文结果可为政府制定政策以促进财政收入与经济协调发展提供参考.     

用Delta法求两水平研究中信度的置信区间

信度λ和λ用于衡量两水平研究中参数估计的精确性。研究者在重视λ和A和λ点估计的同时,应重视其区间估计。Delta法年来被广泛应用于求解信度的置信区间。本文针对现有的两水平研究中λj和λ置信区间估计方法的局限,介绍了简单而精确地估计λj和λ置信区间的方法。实例表明,相对Raykov等人介绍的方法,新方法操作起来更简单,得出的结果也更精确。     

两条直线交点的教学设计和反思

<正>一、基本情况1.授课对象2012年3月,笔者在本校教研活动中开设了课题为"两条直线的交点"的公开课,授课对象为省重点中学的高一普通班学生,学生基础较好,思维能力强.     

空间两条直线交点坐标的新求法

本文从空间图形几何直观的角度出发,给出了求空间两条直线交点坐标的几种有趣的新方法:将线与线的交点转化成求线与面的交点、将线与线的交点转化成求3个平面的交点.或者利用两条直线的交点在它们对某两个坐标面的射影柱面上的条件综合考虑.     

求两条异面直线的距离

求异面直线的距离的方法有很多,本文旨在遴选典型的例子展示先作出距离而后求之的策略,笔者通过一些例子来阐述这一观点。     

简单回归系数联合置信区域的计算

1959年Scheffe给出了线性模型结构(Y，Xβ，σ^2In)的待估参数列向量β中任意γ个独立可估参数的联合置信区域。本文只用基本的统计理论，给出了一元线性回归系数β0，β1的(1-α)％的联合置信区间的计算方法。     

回归直线的拟合效果探究

回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用的方法.对于两个具有线性相关关系的变量,我们常常画出其散点图,求出它们的回归直线方程,并利用回归方程进行预报.但是对于回归直线方程的预报精度是否准确,也就是说回归     

过两直线交点的直线系方程及应用

~~过两直线交点的直线系方程及应用$河北省正定中学@赵建勋~~     

两条异面直线间距离的求法

两条异面直线的定义及异面直线所成的角、距离是高考的重点也是难点,下面介绍几种异面直线间距离的求法。 (1)过两条异面直线中一条做一平面与另一直线平行,把两条异面直线间的距离转化为求直线到平面的距离。(直线与平面平行) 例1、一圆台上底面半径OA=r,下底半径O_1B=2r OA⊥O_1B,求圆台的轴OO_1与AB的距高。     

双参数指数分布参数的最短置信区间

在双参数指数分布的两个参数的区间估计的基础上,利用Lagrange乘子法和函数单调性得到了各参数的最短置信区间的唯一存在性,给出了各参数最短置信区间的表达式及其等距搜索算法.     

两个回归模型的比较

证明了在经典线性回归中 ,对同一组样本数据选取不同变量时 ,所得两条回归直线不重合 ,得出了这两条回归直线都通过点 ( x,y)及两直线夹角的正切计算公式 ,讨论了样本相关系数与回归直线的位置关系     

基于滑动时间窗的置信区间流量异常检测算法研究

针对网络流量异常,提出了一种滑动时间窗的置信区间的方法,该算法可以有效地对网络异常流量进行检测,给出安全警告.     

关于置信区间对称与非对称教学拾零

总结了数理统计中置信区间的教学体会,讨论了最优区间估计是对称区间的充分条件,并对教材中的例子给出了合理解释。     

均匀分布参数基于不完全数据的区间估计

针对不完全样本观测数据,讨论了一类均匀分布总体参数的区间估计问题．利用样本中位数给出了构造置信区间的一个新枢轴量,推导出了枢轴量的概率密度函数表达式,并且在大样本场合,讨论了总体参数的近似置信区间．该方法不仅适用于不完全数据场合,而且还适用于样本中可能存在异常数据的情形,具有稳健性．     

一种基于可信度的区间数线性规划的解法

对于区间数线性规划的解法,从可信度的角度进行了一些初步的探讨。该方法能比较科学地确定参数的取值范围,也能得到较多的满意解,简化了以前算法的计算量,从而大大提高了解法的有效性。     

A Simple Analytic Confidence Interval for CFI Given Nonnormal Data

The comparative fit index (CFI) is one of the most widely-used fit indices in structural equation modeling (SEM). When applying the CFI to model evaluation, although it is universally recognized that the focus should be the population fit, in practice one often considers only the CFI value within a sample and neglects the uncertainty in point estimation. Confidence interval (CI) methods for CFI appeared only recently, but these methods assume multivariate normality, which often fails to hold in practice. In addition, the current methods are applications of the bootstrap and are thus computationally intensive. To better handle nonnormal data and simplify CI construction, in this paper we propose an analytic CI method for CFI without assuming normality. We then carry out simulation studies to compare the new and current methods at various levels of model misfit and nonnormality. Simulation results verify the effectiveness and advantages of the new method.     

多元线性回归分析在两军竞战中的应用

应用多元线性回归分析的方法,可对进行两军竞战的士兵的综合能力进行预测,指挥官可根据士兵的实际特点定出最为合理的方案 同时,要确定不同士兵之间的最佳搭配,以使整个部队发挥出最高水平     

多元一次线性回归的正交设计

利用二水平正交表进行正交设计，以消除回归系数之间的相关性，从而简化了回归系数的显系数的显性检验，使设计具有了旋转性，并可以根据预测值直接寻找最优区域。