版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、半?yún)?shù)空間多元回歸模型廣泛的應(yīng)用于地理,氣象,經(jīng)濟(jì)環(huán)境,地質(zhì)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析,是分析處理空間數(shù)據(jù)的有效工具.它以線性回歸模型和非參數(shù)回歸模型為基礎(chǔ),結(jié)合了二者的優(yōu)點(diǎn).參數(shù)分量用于分析確定性影響因素,非參數(shù)分量用于分析隨機(jī)干擾影響因素.半?yún)?shù)空間多元回歸模型不僅能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)世界建模,而且通過(guò)模型能夠分析出內(nèi)在規(guī)律.因此,進(jìn)一步對(duì)半?yún)?shù)空間多元回歸模型深入研究不僅有重要的學(xué)術(shù)意義,而且有廣泛的應(yīng)用價(jià)值.
本文的研究工作主要有以下
2、三個(gè)方面的內(nèi)容:(一)半?yún)?shù)空間變系數(shù)回歸模型的兩步估計(jì).通過(guò)改進(jìn)傳統(tǒng)的半?yún)?shù)空間變系數(shù)回歸模型,建立新模型,對(duì)其進(jìn)行兩步估計(jì).采用加權(quán)最小二乘法對(duì)兩步估計(jì)的變系數(shù)部分的初次估計(jì)量進(jìn)行了穩(wěn)健性分析.結(jié)果表明,偏差平方和的影響有所減小,有利于增強(qiáng)估計(jì)量的穩(wěn)健性.(二)變系數(shù)部分兩步估計(jì)的顯著性檢驗(yàn).針對(duì)改進(jìn)的半?yún)?shù)空間變系數(shù)回歸模型,對(duì)其變系數(shù)部分兩步估計(jì)值,采用一般性假設(shè)檢驗(yàn)、準(zhǔn)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),采用了t-分布檢驗(yàn)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 半?yún)⒒貧w模型的兩步回歸估計(jì).pdf
- 局部多項(xiàng)式模型的兩步回歸估計(jì).pdf
- 半相依回歸模型的參數(shù)估計(jì).pdf
- 半?yún)?shù)回歸模型的Bayes估計(jì).pdf
- 半相依回歸模型參數(shù)的Bayes估計(jì).pdf
- 多元回歸模型中變量選擇問(wèn)題研究.pdf
- 兩類(lèi)異方差半?yún)?shù)回歸模型性質(zhì)的研究.pdf
- matlab多元回歸
- 45934.基于高階差分方法半?yún)?shù)回歸模型參數(shù)估計(jì)及其minimax性質(zhì)
- 多元回歸分析案例
- 交互影響的多元回歸與多元時(shí)序混合模型研究.pdf
- 縱向數(shù)據(jù)半?yún)?shù)回歸模型的估計(jì)理論.pdf
- [學(xué)習(xí)]多元回歸及其他相關(guān)方法
- 用電量多元回歸模型畢業(yè)設(shè)計(jì)
- 基于局部似然修正的可加模型的兩步估計(jì).pdf
- 2379.半?yún)?shù)混合泊松回歸模型的估計(jì)
- 半?yún)?shù)回歸模型的估計(jì)方法和模擬分析.pdf
- 含有定性信息的多元回歸模型---虛擬變量
- 多元回歸補(bǔ)充已讀
- matlab實(shí)現(xiàn)多元回歸實(shí)例
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論