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    因變量

    • 多自變量的交互作用對(duì)因變量的影響
      在眾多應(yīng)用中,因變量與自變量的關(guān)系是非常復(fù)雜的.研究多個(gè)自變量與因變量之間的關(guān)系,就不得不考慮自變量之間的交互作用,因?yàn)榻换プ饔脮?huì)嚴(yán)重影響自變量與因變量的關(guān)系[1-5].不排除交互作用的干擾,會(huì)出現(xiàn)什么問(wèn)題呢? 交互作用會(huì)造成因變量和自變量之間相關(guān)關(guān)系的偏倚,導(dǎo)致因變量與自變量之間的任何一種相關(guān)程度增大或減少[6-8].特別是當(dāng)因變量和自變量不相關(guān)時(shí),由于交互作用還會(huì)導(dǎo)致它們之間存在假的相關(guān)性[9].如何排除交互作用研究多自變量與因變量間的關(guān)系,是當(dāng)前大學(xué)

      西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2023年3期2023-07-11

    • 例析高考生物試題中實(shí)驗(yàn)思路的設(shè)計(jì)
      是關(guān)注自變量、因變量的確定以及對(duì)照的設(shè)置,并總結(jié)出其書寫格式。[關(guān)鍵詞]實(shí)驗(yàn)思路;設(shè)計(jì);高考生物試題;自變量;因變量;對(duì)照[中圖分類號(hào)] ? ?G633.91 ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] ? ?A ? ? ? ?[文章編號(hào)] ? ?1674-6058(2022)23-0081-03生物高考著重考查學(xué)生的思維能力和探究能力,而高考生物實(shí)驗(yàn)題對(duì)這方面的考查尤為突出。高考生物實(shí)驗(yàn)的考查題型多樣化,有實(shí)驗(yàn)分析題型、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)題型、實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)與修正題型等。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)又分

      中學(xué)教學(xué)參考·理科版 2022年8期2022-11-26

    • 白楊河4至5月平均流量多項(xiàng)Logistic回歸分析與預(yù)報(bào)
      預(yù)報(bào)對(duì)象是分類因變量的情況,如一條河流未來(lái)來(lái)水是偏豐、正常還是偏枯。本文通過(guò)選用五圣宮水文站前期預(yù)報(bào)因子,將4至5月平均流量構(gòu)建為反映春季來(lái)水偏豐、正?;蚱莸姆诸?span id="j5i0abt0b" class="hl">因變量,對(duì)分類因變量未來(lái)各類可能發(fā)生的概率用多項(xiàng)Logistic回歸分析進(jìn)行嘗試性的預(yù)報(bào),確保符合精度要求。1 基本思路多項(xiàng)Logistic回歸分析是指通過(guò)一組預(yù)報(bào)因子,采用多個(gè)二值Logistic回歸方程,來(lái)描述分類因變量各類與參照類相比的條件下預(yù)報(bào)因子對(duì)預(yù)報(bào)對(duì)象的作用。如果預(yù)報(bào)對(duì)象y(分類因

      地下水 2021年4期2021-08-27

    • 基于Python語(yǔ)言路徑分析矩陣算法運(yùn)演
      個(gè)自變量單獨(dú)對(duì)因變量的作用。其中各個(gè)自變量處于相同地位,對(duì)因變量的作用是并列。如果在兩個(gè)變量之間加上中介變量,一個(gè)變量既是自變量又是因變量時(shí),存在多個(gè)環(huán)節(jié),這就構(gòu)成路徑。多元回歸就不能兼顧這種因果關(guān)系。路(通)徑分析(Path Analysis,Sewall Wright,1921)是相關(guān)系數(shù)分解的一種統(tǒng)計(jì)方法,不僅揭示自變量xi(i=1,2,…m)與因變量y的直接影響力和間接影響力,而且可以在xi,y間的復(fù)雜關(guān)系中,從某個(gè)自變量與其他自變量的“協(xié)調(diào)”關(guān)系

      電腦與電信 2021年10期2021-02-10

    • 利用“建模法”分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中??碱}型
      寫相應(yīng)內(nèi)容。由因變量的檢測(cè)方法,自變量和因變量的關(guān)系,構(gòu)建實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)題型的第一種書寫模型?!窘處熯M(jìn)行問(wèn)題引導(dǎo)】設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)時(shí),需要關(guān)注的問(wèn)題:一是本實(shí)驗(yàn)的自變量是?因變量是?定性實(shí)驗(yàn)還是定量實(shí)驗(yàn)?實(shí)驗(yàn)處理是施用加法原則還是減法原則?二是實(shí)驗(yàn)中對(duì)因變量的檢測(cè)若涉及到物質(zhì)的運(yùn)輸類、過(guò)程類時(shí),一般要對(duì)該物質(zhì)作上標(biāo)記,本實(shí)驗(yàn)采用放射性同位素標(biāo)記法。三是應(yīng)該如何標(biāo)記營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)?在對(duì)物質(zhì)進(jìn)行標(biāo)記時(shí),往往標(biāo)記的是合成該物質(zhì)的原料,如課本中涉及分泌蛋白的合成和加工的過(guò)程,標(biāo)記的是

      廣東教學(xué)報(bào)·教育綜合 2020年134期2020-12-06

    • ?鄧州市糧食產(chǎn)量模型的建立和分析
      假設(shè)糧食產(chǎn)量為因變量y,糧食作物面積、單位面積產(chǎn)量、鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)、農(nóng)田有效灌溉面積、化肥施用量分別為自變量x1、x2、x3、x4、x5,因變量和自變量之間存在線性關(guān)系。二、數(shù)據(jù)分析(一)對(duì)因變量y進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)打開SPSS軟件,選擇菜單分析(A)—描述統(tǒng)計(jì)(E)—探索(E),將y選入因變量列表,繪圖(T)選擇待檢驗(yàn)的正態(tài)圖,對(duì)因變量y進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。從表2輸出結(jié)果得到正態(tài)性檢驗(yàn)有兩種方法,KS檢驗(yàn)法和SW檢驗(yàn)法。因樣本量為12個(gè),小樣本適用SW檢驗(yàn)法,即統(tǒng)

      河南農(nóng)業(yè)·綜合版 2020年3期2020-04-14

    • 回歸模型
      ,表征自變量對(duì)因變量影響的程度?;诖朔N情況,情況本文研究選取了79種車系237個(gè)車型的中型車數(shù)據(jù),包括中國(guó)、美國(guó)、日本、德國(guó)、法國(guó)、韓國(guó)等多種品牌。關(guān)鍵詞:回歸模型分析;回歸模型;動(dòng)力性因素;因變量;自變量回歸分析(regression analysis)是研究一個(gè)變量(被解釋變量)關(guān)于另一個(gè)(些)變量(解釋變量)的具體依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā),確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式對(duì)這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),并從影響某一特定變量的諸多

      裝備維修技術(shù) 2020年20期2020-03-25

    • 鄧州市糧食產(chǎn)量模型的建立和分析
      假設(shè)糧食產(chǎn)量為因變量y,糧食作物面積、單位面積產(chǎn)量、鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)、農(nóng)田有效灌溉面積、化肥施用量分別為自變量x1、x2、x3、x4、x5,因變量和自變量之間存在線性關(guān)系。二、數(shù)據(jù)分析(一)對(duì)因變量y 進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)打開SPSS 軟件,選擇菜單分析(A)—描述統(tǒng)計(jì)(E)—探索(E),將y 選入因變量列表,繪圖(T)選擇待檢驗(yàn)的正態(tài)圖,對(duì)因變量y 進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。從表2 輸出結(jié)果得到正態(tài)性檢驗(yàn)有兩種方法,KS 檢驗(yàn)法和SW 檢驗(yàn)法。因樣本量為12 個(gè),小樣本適用

      河南農(nóng)業(yè) 2020年3期2020-03-24

    • 快時(shí)尚首飾四維層次模型研究
      次模型;變量;因變量Key words: Fast Fashion;attribute;four-dimensional hierarchy model;variable;dependent variable中圖分類號(hào):O211.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006-4311(2020)03-0263-040? 引言

      價(jià)值工程 2020年3期2020-02-02

    • 適應(yīng)性回歸分析(Ⅳ) ——與非適應(yīng)性回歸分析的比較
      概 述相對(duì)于因變量是“計(jì)數(shù)變量”和“定性變量”而言,因變量為“計(jì)量變量”的回歸建模方法的種類更多。其中,若按是否采用“適應(yīng)性回歸分析”可劃分為以下兩類:適應(yīng)性回歸分析[1-2]與非適應(yīng)性回歸分析[3-12]。在非適應(yīng)性回歸分析方法中,最常用且最有代表性的就是多重線性回歸分析方法,在SAS軟件中,可以通過(guò)REG過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文將采用ADAPTIVEREG過(guò)程和REG過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集的回歸建模,并結(jié)合數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)子集的真實(shí)情況,反映并揭示兩種建模思想

      四川精神衛(wèi)生 2019年2期2019-06-18

    • 高考“實(shí)驗(yàn)與探究專題”的二輪復(fù)習(xí)策略
      實(shí)驗(yàn) 自變量 因變量 無(wú)關(guān)變量中圖分類號(hào)G633.91 文獻(xiàn)標(biāo)志碼B近幾年的高考試題及新考試說(shuō)明無(wú)不體現(xiàn)出對(duì)實(shí)驗(yàn)與探究能力考查的重視程度,與此同時(shí),考生在這類題目上的信心和得分率也是比較低的。究其原因,是學(xué)生平時(shí)做題時(shí)沒(méi)有進(jìn)行及時(shí)的總結(jié)歸納,對(duì)實(shí)驗(yàn)相關(guān)理論的學(xué)習(xí)從高一開始就是支離破碎的。經(jīng)過(guò)高中的學(xué)習(xí),學(xué)生對(duì)這類題目已經(jīng)有了量的積累,因此,教師可在二輪復(fù)習(xí)中向?qū)W生系統(tǒng)性地講解實(shí)驗(yàn)相關(guān)理論。實(shí)驗(yàn)是依據(jù)假設(shè),在人為控制條件下,對(duì)實(shí)驗(yàn)變量的變化和結(jié)果進(jìn)行捕獲解釋

      中學(xué)生物學(xué) 2019年2期2019-04-16

    • 提高回歸模型擬合優(yōu)度的策略(Ⅲ) ——校正均值變換與其他變量變換
      對(duì)定量自變量與因變量的多種變量變換方法),較好地提高了回歸模型的擬合優(yōu)度。然而,“算術(shù)均值變換”有改進(jìn)的余地。因?yàn)樵谟?jì)算多值名義自變量各水平組中定量因變量的均值時(shí),其“隱含前提條件”是“沒(méi)有其他自變量”或“其他自變量的影響完全相同”。事實(shí)上,在具有多自變量的回歸分析資料中,除了“多值名義自變量或多值有序自變量或二值自變量”外,還有多個(gè)“定量自變量”,而且,沒(méi)有理由認(rèn)為這些“定量自變量”滿足前面述及的“隱含前提條件”。需要借助“協(xié)方差分析”的計(jì)算方法消除“其

      四川精神衛(wèi)生 2019年1期2019-03-29

    • 提高回歸模型擬合優(yōu)度的策略(Ⅰ) ——啞變量變換與其他變量變換
      的自變量和/或因變量不作任何變換。然而,由基本常識(shí)可知,前述做法是不切實(shí)際的,通常情況下,效果是不夠好的。因?yàn)樽兞恐g的關(guān)系往往是錯(cuò)綜復(fù)雜的,它們之間永遠(yuǎn)以“一次方”形式存在聯(lián)系的可能性是非常罕見(jiàn)的。因變量Y可能與某個(gè)自變量之間是拋物線關(guān)系、指數(shù)曲線關(guān)系或?qū)?shù)曲線關(guān)系;因變量Y本身可能偏離正態(tài)分布很遠(yuǎn),而很多統(tǒng)計(jì)模型要求因變量必須服從正態(tài)分布。因此,需要對(duì)定量因變量作合適的變量變換,以使其符合特定統(tǒng)計(jì)模型的基本要求;需要對(duì)某些定量自變量作合適的變量變換,以

      四川精神衛(wèi)生 2019年1期2019-03-29

    • Logistic回歸分析的研究及應(yīng)用
      統(tǒng)的線性回歸中因變量為分類變量的局限性出發(fā),引出廣義線性回歸模型。再由Logistic回歸模型與線性回歸模型的比對(duì),研究了Logistic模型的理論推導(dǎo)過(guò)程,介紹了模型中的連接函數(shù)和發(fā)生比概念。最后嘗試使用Logistic回歸模型在金融數(shù)據(jù)中進(jìn)行簡(jiǎn)單應(yīng)用。關(guān)鍵詞:Logistic回歸模型 廣義線性回歸 連接函數(shù)引言在傳統(tǒng)的線性回歸模型中,自變量的變量類型和值域是沒(méi)有限制的。但是線性回歸模型中對(duì)于因變量的假設(shè)是連續(xù)的、服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的。而在實(shí)際的應(yīng)用中往往

      新教育時(shí)代·教師版 2019年42期2019-02-04

    • 回歸建模的基礎(chǔ)與要領(lǐng)(Ⅲ) ——變量狀態(tài)與相互間關(guān)系
      回歸分析是研究因變量如何依賴自變量變化而變化的規(guī)律的重要統(tǒng)計(jì)分析方法之一,然而,回歸分析的基本要素涉及兩個(gè)方面,其一,變量狀態(tài)及相互間關(guān)系;其二,樣品(測(cè)定變量取值的對(duì)象)狀態(tài)及相互間關(guān)系。因篇幅所限,本文僅討論前述的“第一個(gè)要素”。2 變量狀態(tài)2.1 因變量狀態(tài)一般來(lái)說(shuō),可將因變量分為四種狀態(tài),即計(jì)量的、計(jì)數(shù)的、有序的(也被稱為等級(jí)的)和定性的;事實(shí)上,在實(shí)際應(yīng)用中,還有一種狀態(tài),即“相異性”或“相似性”大小的度量,被稱為“非度量型數(shù)據(jù)”[1]。例如,度

      四川精神衛(wèi)生 2018年6期2019-01-16

    • For循環(huán)中自變量與因變量關(guān)系的解析化
      i代表行變量,因變量F(i)代表空格個(gè)數(shù),可以直接生成3的二者的關(guān)系模型圖,如圖3所示3、將關(guān)系模型圖轉(zhuǎn)換成坐標(biāo)圖(坐標(biāo)化)在坐標(biāo)軸上建立起自變量i和因變量函數(shù)F(i)的點(diǎn)當(dāng)自變量i=1時(shí),因變量F(i)=2,確立A點(diǎn)(1,2)當(dāng)自變量i=2時(shí),因變量F(i)=1,確立B點(diǎn)(2,1)當(dāng)自變量i=3時(shí),因變量F(i)=0,確立C點(diǎn)(3,0)4、利用一元二次方程組知識(shí)求解AB連線的方程組,并驗(yàn)證C點(diǎn)是否在線上(解析化)利用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)中的坐標(biāo)軸體系來(lái)解析出AB線的

      科學(xué)與技術(shù) 2018年13期2018-04-25

    • 迭代的穩(wěn)健超高維變量篩選
      能刻畫自變量和因變量非線性的關(guān)系;(2)對(duì)異常值比較敏感。這個(gè)問(wèn)題最早由Garher和Guddat在討論Fan和Lv(2008)[1]的SIS文章討論中提出,即SIS對(duì)于模型假設(shè)和異常值(Outliers)不穩(wěn)健。SIS自2008年提出,目前已從線性模型推廣到廣義線性模型、可加模型、變系數(shù)模型和模型釋放(Model-free)等(Fan等2009,2010,2011,2014;Liu等2014)[2-6]。本文主要研究模型釋放的超高維變量篩選。模型釋放不需

      統(tǒng)計(jì)與決策 2018年1期2018-03-21

    • 淺析多元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則
      )看圖寫法則,因變量到某個(gè)自變量有幾條道路,對(duì)該自變量的(偏)導(dǎo)數(shù)就是幾個(gè)部分之和,每個(gè)部分(對(duì)應(yīng)一條道路)用一元鏈?zhǔn)椒▌t求出因變量對(duì)該自變量的導(dǎo)數(shù);(3)一元求導(dǎo)用“d”,多元求導(dǎo)用“”;(4)將中間變量的表達(dá)式代入求導(dǎo)結(jié)果表達(dá)式中.下面結(jié)合例題,分三種情況來(lái)闡述復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則.一、復(fù)合函數(shù)的中間變量為一元函數(shù)的情形z=f[u(t),v(t)]例1 設(shè)z=uv+sint,而u=et,v=cost,求dzdt.解 (1)正確畫出復(fù)合函數(shù)關(guān)系圖.z是u,v

      數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究 2018年4期2018-03-20

    • 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的回歸模型概述
      具體方法是先按因變量的性質(zhì)分為定量因變量與定性因變量兩大類,再分別按自變量所具備的不同前提條件,并基于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)思想構(gòu)建相應(yīng)的回歸模型。初步結(jié)果為:在定量因變量的場(chǎng)合下,經(jīng)典回歸模型大致有16種不同情形;而在定性因變量的場(chǎng)合下,經(jīng)典回歸模型大致有6種不同情形。總之,在構(gòu)建經(jīng)典回歸模型時(shí),應(yīng)當(dāng)依據(jù)因變量的性質(zhì)和自變量所具備的前提條件,選擇最合適的回歸模型,才能達(dá)到比較理想的統(tǒng)計(jì)分析目的。自變量;因變量;變量變換;多重共線性;多重線性回歸模型*Correspon

      四川精神衛(wèi)生 2017年6期2018-01-15

    • 鎖定鋼板植骨內(nèi)固定在脛骨骨缺損Ilizarov骨搬運(yùn)中的療效分析
      參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法。如:《小隱靜脈栓塞對(duì)腓腸神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實(shí)驗(yàn)研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查:文題是否準(zhǔn)確的描述了所報(bào)道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況?是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容:重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法?1008-5572(2017)08-0739-04R683.42B2016-12-16朱成明(1979- ),男,主治醫(yī)師,柳州市工人醫(yī)院骨科,5

      實(shí)用骨科雜志 2017年8期2017-09-03

    • 談?wù)勅绾沃v解多元復(fù)合函數(shù)的求導(dǎo)法則
      函數(shù);偏導(dǎo)數(shù);因變量;中間變量;自變量多元復(fù)合函數(shù)的求導(dǎo)法則在多元微分學(xué)中占有重要的地位,在《高等數(shù)學(xué)》課程的教學(xué)中既是重點(diǎn)也是個(gè)難點(diǎn)。與一元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則相比,多元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)數(shù)更加復(fù)雜,對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)更加有難度。多元復(fù)合函數(shù)有許多種情況,但只要掌握好最基本情形求導(dǎo)法則的思想,其他情況無(wú)論怎么變化都能夠很好地解決。首先來(lái)談?wù)勎以诮虒W(xué)中是如何講解最基本的一種多元復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)法則的?!陡叩葦?shù)學(xué)》課程中的數(shù)學(xué)公式很多,學(xué)生記起來(lái)感覺(jué)困難,從上面的分析講解我們可以

      卷宗 2017年8期2017-07-07

    • 精心設(shè)計(jì)課堂 走進(jìn)學(xué)生胸膛
      化能;自變量;因變量G633.91首先:教學(xué)理念的設(shè)計(jì)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)生物學(xué)科是一門實(shí)驗(yàn)性學(xué)科,通過(guò)實(shí)驗(yàn)解決疑難問(wèn)題是常用手段,利用同學(xué)們已有的學(xué)習(xí)體驗(yàn)(實(shí)驗(yàn)室利用雙氧水制取氧氣)來(lái)歸納實(shí)驗(yàn)變量的種類,在探究的過(guò)程中有意識(shí)制造疑團(tuán),讓同學(xué)們?cè)谫|(zhì)疑的前提下主動(dòng)思考,也即落實(shí)“質(zhì)疑驅(qū)動(dòng)自主學(xué)習(xí)”。在解決矛盾沖突的過(guò)程中達(dá)成知識(shí)目標(biāo)?;罨芨拍畹睦斫馐潜竟?jié)難點(diǎn),故將要達(dá)成的知識(shí)目標(biāo)“說(shuō)出酶在細(xì)胞代謝中的作用”分設(shè)為兩個(gè)子目標(biāo):“1、說(shuō)出細(xì)胞代謝的實(shí)現(xiàn)需要酶的催化作用。

      課程教育研究·新教師教學(xué) 2016年23期2017-04-10

    • 怎樣寫好文章題目?
      參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法。如:《小隱靜脈栓塞對(duì)腓腸神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實(shí)驗(yàn)研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查:文題是否準(zhǔn)確的描述了所報(bào)道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況?是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容:重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法?孫標(biāo)(1977- ),男,主治醫(yī)師,湖北宜昌市中醫(yī)醫(yī)院骨傷2科,443001。讀者·編者·作者

      實(shí)用骨科雜志 2017年3期2017-04-05

    • 怎樣寫好文章題目?
      參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法。如:《小隱靜脈栓塞對(duì)腓腸神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實(shí)驗(yàn)研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查:文題是否準(zhǔn)確的描述了所報(bào)道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況?是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容:重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法?黎運(yùn)發(fā)(1990- ),男,研究生在讀,廣州中醫(yī)藥大學(xué),510405。讀者·編者·作者

      實(shí)用骨科雜志 2017年9期2017-04-04

    • 無(wú)縫線性回歸與預(yù)測(cè)模型
      時(shí)顧及自變量和因變量觀測(cè)誤差的總體最小二乘方法近年來(lái)得到了廣泛研究,但在模型預(yù)測(cè)時(shí),依然忽略了待預(yù)測(cè)自變量的觀測(cè)誤差。對(duì)此,本文提出了一種嚴(yán)格考慮所有變量觀測(cè)誤差的無(wú)縫線性回歸和預(yù)測(cè)模型,該模型將回歸模型的建立和因變量預(yù)測(cè)聯(lián)合處理,在建立回歸模型過(guò)程中對(duì)待預(yù)測(cè)自變量的觀測(cè)誤差進(jìn)行估計(jì)并修正,從而提高了模型預(yù)測(cè)效果。理論證明,現(xiàn)有的幾種線性回歸模型都是無(wú)縫線性回歸和預(yù)測(cè)模型的特例。試驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)縫線性回歸和預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于現(xiàn)有的幾種模型,尤其在變量觀

      測(cè)繪學(xué)報(bào) 2016年12期2017-01-07

    • 線性回歸模型的置信區(qū)間與預(yù)測(cè)區(qū)間應(yīng)用分析*
      論述線性回歸的因變量置信區(qū)間和因變量個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間原理后,結(jié)合實(shí)例分析了學(xué)生總數(shù)與季度營(yíng)業(yè)額2個(gè)變量的關(guān)系.研究發(fā)現(xiàn),學(xué)生總數(shù)與季度營(yíng)業(yè)額關(guān)系存在很強(qiáng)的正向線性關(guān)系(r=0.950 1),可決系數(shù)(R2=0.902 7)可以解釋總平方和中的90.27%,表明其擬合度很好.之后,給出了因變量平均值的置信區(qū)間、因變量個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間及圖形.回歸分析;置信區(qū)間;預(yù)測(cè)區(qū)間;學(xué)生總數(shù);季度營(yíng)業(yè)額一元線性回歸預(yù)測(cè)法是指成對(duì)的2個(gè)變量數(shù)據(jù)分布大體上呈直線趨勢(shì)時(shí),運(yùn)用合

      吉首大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2013年6期2013-09-11

    • 讀者·編者·作者
      參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法。如:《小隱靜脈栓塞對(duì)腓腸神經(jīng)營(yíng)養(yǎng)血管逆行皮瓣影響的實(shí)驗(yàn)研究》。題目寫好后先進(jìn)行自我審查:文題是否準(zhǔn)確的描述了所報(bào)道的研究?是否有誤導(dǎo)或不完整的情況?是否包含足夠的信息以使讀者了解論文內(nèi)容:重要的關(guān)鍵詞、研究所涉及的主要參數(shù)(自變量、因變量)、研究對(duì)象和/或研究方法?怎樣寫好討論?討論是對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行闡明、推理和評(píng)價(jià),因文而異,寫法較自由。但要注意以下問(wèn)題:a)總結(jié)主要的研究結(jié)果,解釋研究結(jié)果;b)當(dāng)前研究與以

      實(shí)用骨科雜志 2013年8期2013-04-07

    • 回歸分析中應(yīng)正確使用r、R、R23種符號(hào)
      常用它們來(lái)描述因變量與自變量的相關(guān)性和回歸關(guān)系,但它們各自表達(dá)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義卻不相同,因此三者不能混用。三者的關(guān)系是在一個(gè)因變量與一個(gè)自變量的線性相關(guān)和回歸中,相關(guān)性符號(hào)用r,回歸關(guān)系符號(hào)用R2;而在一個(gè)因變量的非線性回歸或一個(gè)因變量與多個(gè)自變量的線性相關(guān)和回歸中,相關(guān)符號(hào)須用R,這時(shí)回歸關(guān)系符號(hào)應(yīng)該用R2。r、R、R2使用錯(cuò)誤,不但改變了使用符號(hào)的含意,同時(shí)也會(huì)使整個(gè)回歸分析出現(xiàn)錯(cuò)誤,因此,希望作者在回歸分析中務(wù)必正確使用。(本刊編輯部)

      遵義醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào) 2013年2期2013-01-23

    • Logistic回歸模型及其應(yīng)用
      提高多分類定性因變量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,在二分類Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上,對(duì)實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立三類別的Logistic模型.采用似然比檢驗(yàn)法對(duì)自變量的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),剔除了不顯著的變量;對(duì)每個(gè)類別的因變量都確定了1個(gè)線性回歸函數(shù),并進(jìn)行了模型檢驗(yàn).分析結(jié)果表明,在處理因變量為定性變量的回歸分析中,Logistic模型具有很好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和實(shí)用推廣性.定性變量;Logistic回歸模型;預(yù)測(cè)Logistic回歸屬于概率型非線性回歸,是分析因變量為定性變量的常

      延邊大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 2012年1期2012-01-15

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