基于社会网络的产业集群创新能力分析

近年来产业集群对地区经济发展影响显著,新经济社会学的出现,为产业集群研究开辟了新的视角,它从微观层次刻画了产业集群的网络结构和网络特性,认为一切经济活动都嵌入到社会环境中.从新经济社会学的视角,运用相应的社会网络分析理论与方法尝试进行产业集群定量化研究,并结合多元线性回归对常州中小纺织企业集群的创新能力做了相关的实证检验,旨在为产业集群定量化研究探索实用之路.     

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.     

基于BP神经网络预测企业竞争情报搜集成本

为克服传统方法的局限性,本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础,在此基础上引入BP神经网络进行预测,并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明,BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。     

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     

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。     

跨国公司在华R&D投资对区域创新能力影响的实证研究——基于双对数线性知识生产函数模型的分析

跨国公司在华R&D投资对于我国经济的影响中,很重要的一方面是对于区域创新能力的影响.运用多元线性回归分析方法,通过构建双对数线性知识生产函数模型,从R&D投入和R&D产出的角度,研究了跨国公司在华R&D投资对区域创新能力的影响.     

线性相关模型及其估计

根据社会经济研究领域中相关变量及其观测数据的特点,吸收回归分析中模型描述分析的思想,提出相关模型描述分析的方法,用于讨论线性模型及其估计的方法。     

基于经济增长理论的高等教育规模对区域经济发展影响模型的构建

高等教育对区域经济发展的影响一直都是教育及经济研究领域的热点.结合经济增长理论,以我国31个省(直辖市、自治区)的相关数据为研究样本,采用主成分分析和回归分析相结合的方法,构建了反映高等教育规模对区域经济发展影响的线性回归模型,以此作为政府及教育管理部门决策和预测的依据.     

强制披露在利益相关者对企业理解中的影响

以2008年和2009年沪深两市强制性要求136家制造业企业披露企业社会责任报告为样本进行了分析,文章运用独立样本检验和多元线性回归分析的方法进行实证检验,就此提出建议.     

基于层次分析法修正的线性回归批量评估研究

线性回归法是对房地产批量评估的方法之一,本文采用实例的方法具体分析了线性回归方法存在的缺陷,提出应用层次分析法这一主观因素对线性回归参数进行修正,以改善线性回归方法评估的结果。