检索结果-内蒙古大学图书馆

统计与决策 1999年第6期15卷 7-8页

作者：朱慧明刘智伟胡先红湖北省统计局

一、引言线性模型所要分析、研究并加以解决的主要问题是确定被解释变量Ｙ与解释变量Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｍ之间的线性关系：Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…βｍＸｍ＋Ｕ（１）式中，β０、β１、β２…βｍ是未知参数，Ｕ是随机误差... 详细信息

一、引言线性模型所要分析、研究并加以解决的主要问题是确定被解释变量Ｙ与解释变量Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｍ之间的线性关系：Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋…βｍＸｍ＋Ｕ（１）式中，β０、β１、β２…βｍ是未知参数，Ｕ是随机误差项。通常，模型参数的估计及推断等都...

关键词：线性模型异方差诊断处理经济计量模型

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线性模型中变量和变换的同时选择

引用

数值计算与计算机应用 2005年第1期26卷 26-35页

作者：吕纯濂陈舜华杨勇杰南京信息工程大学数学系南京信息工程大学应用气象系南京210044

变量选择和变换选择是线性模型中的两个不同的问题.把这两个过程结合起来同时进行,将是很有意义的.由于近来在计算技术方面的发展,这种同时进行的过程现在是可行的.本文提出了在线性模型中的变数和变换同时进行选择的两个方法.节(?)个... 详细信息

变量选择和变换选择是线性模型中的两个不同的问题.把这两个过程结合起来同时进行,将是很有意义的.由于近来在计算技术方面的发展,这种同时进行的过程现在是可行的.本文提出了在线性模型中的变数和变换同时进行选择的两个方法.节(?)个方法是(?)个纯粹的同时选择过程.第二个方法适用于具有较多预报因子的数据集,也提出了(?)个对于同时选择的向后删除过程.这两个方法皆以贝叶斯模型选择准则为基础.用(?)个实例来说明这(?)方法.

关键词：删除数据集计算技术线性模型过程贝叶斯模型变数变换变量选择选择准则

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线性模型中有向关联测度的可压缩性

线性模型中有向关联测度的可压缩性

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作者：陈文远黑龙江大学

学位级别：硕士

可压缩性在列联表的分析中已经引起了许多学者的极大关注.有些学者还利用图模型对可压缩性进行了研究.这些工作的目的除对参数和模型的解释关注外,还要注重如何判断在不影响结构的前提下,进行可压缩的可能性.Wermuth(1989)讨论了齐一正... 详细信息

可压缩性在列联表的分析中已经引起了许多学者的极大关注.有些学者还利用图模型对可压缩性进行了研究.这些工作的目的除对参数和模型的解释关注外,还要注重如何判断在不影响结构的前提下,进行可压缩的可能性.Wermuth(1989)讨论了齐一正态残差情形下线性模型中有向关联测度对离散背景变量的可压缩性问题.该文把相应结果推广到一般残差情形,其中背景变量可以是离散的,也可以是连续的;并且得到了各种有向关联测度可压缩性的充分必要条件.

关键词：可压缩性条件独立线性模型 Yule-Simpson悖论

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线性模型中参数估计的相对效率

线性模型中参数估计的相对效率

引用

作者：刘海生北京工业大学

学位级别：硕士

线性回归模型在经济管理、医药卫生、气象地质、教育心理等领域都有着广泛的应用.因此,对于各类模型的统计推断(如参数估计、假设检验等)吸引了许多统计工作者.我们都知道,在线性模型的未知参数估计中,最佳线性无偏估计是最理想、最完美... 详细信息

线性回归模型在经济管理、医药卫生、气象地质、教育心理等领域都有着广泛的应用.因此,对于各类模型的统计推断(如参数估计、假设检验等)吸引了许多统计工作者.我们都知道,在线性模型的未知参数估计中,最佳线性无偏估计是最理想、最完美的.但是,由于种种原因,我们有时很难或者根本无法得到它.此时,人们往往用未知参数的最小二乘估计或其它协方差改进估计来代替它.这样做必然要产生一定的损失,而且这些损失有时是很大的.因而研究这种损失的大小就显得颇为重要.为了度量这种损失的大小,许多学者从不同的角度提出了最小二乘估计对于最佳线性无偏估计的相对效率.在该文的第一章,我们阐述了相对效率的产生原因,对国内外文献进行了综述,系统介绍了相关领域的研究进展及主要成果.在第二章,针对一般线性模型,我们提出了一个新的相对效率,并给出了它的下界,同时讨论了它与已有相对效率的关系.在第三章,考虑权回归模型,我们也给出了一个新的相对效率,并研究了新的相对效率与其它三种相对效率的关系,最后给出了相对效率的下界.半相依回归模型在经济、生物、工业和地理等领域具有很多应用,因此关于它的研究颇受统计学家们的关注,然而到目前为止,有关此类模型相对效率的结果并不太多.在该文的第四章,我们定义了三种新的相对效率,同时给出了相对效率的下界.相对效率是度量估计精度上的损失的有效工具.该文针对三种模型定义了几个新的相对效率,所得结果在实际应用中有一定指导意义.

关键词：线性模型相对效率最小二乘估计最佳线性无偏估计

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社区医护人员对“互联网+”慢性病管理使用意愿的多水平线性模型研究

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中国全科医学 2019年第28期22卷 3432-3437页

作者：黄志杰张雪姣陈宝欣周雅武卯富孙志辉于小岑肖倩郑晓芬王家骥陈文如周志衡广州华立科技职业学院广东省广州市511325 广东省深圳市福田区慢性病防治院 518048

背景随着“互联网+”医疗的发展,我国“互联网+”慢性病管理模式应运而生,并展现出其独特优势,相关研究如雨后春笋,但目前研究中忽略了医护人员的使用情况,而社区医护人员作为慢性病管理者,了解其对该管理的使用意愿及影响因素对构建“... 详细信息

背景随着“互联网+”医疗的发展,我国“互联网+”慢性病管理模式应运而生,并展现出其独特优势,相关研究如雨后春笋,但目前研究中忽略了医护人员的使用情况,而社区医护人员作为慢性病管理者,了解其对该管理的使用意愿及影响因素对构建“互联网+”慢性病管理模式具有重要意义。目的探索社区医护人员对“互联网+”慢性病管理使用意愿的影响因素。方法2018年2—3月,以整合型技术接纳模型(UTAUT)为基础设计问卷,利用分层随机抽样的方法调查了深圳市福田区45个社区卫生服务中心共261名医护人员,采用多水平线性模型分析社区医护人员对“互联网+”慢性病管理使用意愿的影响因素。结果社区医护人员对“互联网+”慢性病管理的总体使用意愿得分为(4.03±0.88)分。不同年龄社区医护人员感知有效性(C6、C7)、使用意愿(C25)得分比较,不同学历社区医护人员感知有用性(C3、C5)、使用意愿(C25)得分比较,不同职称社区医护人员感知有效性(C7)、个人因素(C23)、使用意愿(C25、C26)得分比较,不同职务社区医护人员感知风险(C15)、个人因素(C22)得分比较,不同工作类别社区医护人员感知风险(C15、C16)、任务技术匹配度(C20、C21)得分比较,不同所学专业社区医护人员感知风险(C17)得分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多水平线性模型分析结果显示,传统法的认同感(B3)〔β=0.110,95%CI(-0.041,0.258)〕、感知有用性(C3)〔β=0.110,95%CI(0.026,1.930)〕、社会影响(C11、C13)〔β=0.165,95%CI(0.065,0.265);β=0.235,95%CI(0.094,0.403)〕、任务技术匹配度(C21)〔β=0.182,95%CI(0.084,0.277)〕和个人因素(C22)〔β=0.454,95%CI(0.258,0.507)〕等5个维度6个因素是医护人员对“互联网+”慢病管理的使用意愿的正向影响因素(P<0.05)。结论社区医护人员普遍愿意使用“互联网+”慢性病管理模式,其中个人因素、社会影响、任务技术匹配度、感知有用性、传统法的认同感均正向影响社区医护人员对该模式的使用意愿。

关键词：社区卫生中心全科医生护理人员计算机通信网络 “互联网+” 慢性病疾病管理线性模型

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线性模型M估计及其应用研究

线性模型M估计及其应用研究

引用

作者：夏志明西北大学

学位级别：硕士

本文研究线性模型的一种重要的稳健性理论----线性模型中的M-方法，主要研究在损失函数取凸函数时所得M估计的某些大样本性质及其数值模拟算法。首先，在iid．大样本情形下，研究了S_n-1的极限特征及讨论了一般线性模型下M估计的弱... 详细信息

本文研究线性模型的一种重要的稳健性理论----线性模型中的M-方法，主要研究在损失函数取凸函数时所得M估计的某些大样本性质及其数值模拟算法。首先，在iid．大样本情形下，研究了S_n-1的极限特征及讨论了一般线性模型下M估计的弱相合的充分性条件。利用细致的投影分析方法并结合其统计背景得出S_n-1的结构形式，在一定条件下证明了当n→∞时S_n-1主对角元本身具有并且同时从整体上决定了其他各元的下降特征，这在M估计弱相合性的证明中是非常重要的。其次，在iid．大样本情形下，研究了的代数特征及对于非齐次线性模型下M估计强相合性的充分性条件。主要证明了在一定条件下的某些很有用的性质，特别是在线性变换下具有不变性，即：比S_n-1更能反应线性模型的本质；并且在与文献[3]76～77页中结果相比更弱的条件下，证明对于非齐次线性模型下M估计的强相合性的一个充分条件是，其中0＜δ＜1，并证明若要δ=1结论依然成立须稍加强条件。最后，对于一类很重要的M估计----LADE，我们给出了在一定条件下求其估计值的数值算法。并把LADE与LSE同时运用于含有“异常值”（Outlier）的多元数据分析问题，结果表明在该种情况下LADE优于经典的估计方法----LSE。

关键词：线性模型大样本正交投影谱分解弱相合性强相合性非齐次线性模型稳健性

来源：评论

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线性模型的比较

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湖南大学学报 1990年第2期17卷 119-123页

作者：陈定庚湖南大学应用数学系

本文讨论带有多余参数,协方差具有Kala形式的广义线性模型.首先把这种形式的模型等价转化为带有多余参数,协方差形如V的线性模型,从而讨论其比较问题.然后,本文讨论不带有多余参数,但协方差形式为Kala形式的模型,并把其转化为通常的线... 详细信息

本文讨论带有多余参数,协方差具有Kala形式的广义线性模型.首先把这种形式的模型等价转化为带有多余参数,协方差形如V的线性模型,从而讨论其比较问题.然后,本文讨论不带有多余参数,但协方差形式为Kala形式的模型,并把其转化为通常的线性模型.依次化繁为简讨论模型比较问题.

关键词：线性模型无偏估计方差 BLUE

来源：评论

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线性模型最小二乘估计递推算法

线性模型最小二乘估计递推算法

引用

作者：刘洪伟东北林业大学

学位级别：硕士

线性模型的内容十分丰富,其中最小二乘估计更是精华,而递推最小二乘估计在数据处理中有着广泛的应用。用最小二乘法对模型中的未知参数进行估计,估计的精度不仅取决于统计数据的准确性,还与新增数据的动态性有关等等。本文在前人研... 详细信息

线性模型的内容十分丰富,其中最小二乘估计更是精华,而递推最小二乘估计在数据处理中有着广泛的应用。用最小二乘法对模型中的未知参数进行估计,估计的精度不仅取决于统计数据的准确性,还与新增数据的动态性有关等等。本文在前人研究的线性模型和广义线性模型其系数的最小二乘估计的递推算法的成果上,对线性模型和广义线性模型参数估计的递推进行了进一步的研究,提出了新的递推算法。在根据原有数据建立了线性模型,随着新增数据的不断进入得到了新增数据后其系数的最小二乘估计与原有的数据其系数的最小二乘估计之间的关系称为纳新问题。如果剔除某个过时的数据后,其系数的最小二类估计与原有的数据其系数的最小二乘估计之间的关系称为吐故问题。另外新增数据、剔除数据和原有数据三者之间其系数的最小二乘估计之间的关系称为吐故纳新问题。建设数据资料是按着时间的先后顺序一批一批收集得到,且跟批数有关（批数为,n=1,2,…）.本文提出了一种新的线性模型的纳新数据资料、吐故数据资料、吐故纳新数据资料其系数的最小二乘估计的递推算法称为n-递推算法。一般情况下,假设线性模型的误差是等方差且不相关的,但是很多实际问题中,它们的误差方差可能不相等,也可能彼此相关的。本文在研究广义线性模型的递推算法的基础上,得出了一种新的广义线性模型的纳新样品资料、吐故样品资料、以及吐故纳新样品资料其系数的广义最小二乘估计的n-递推算法公式。

关键词：线性模型最小二乘估计广义最小二乘估计递推算法

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线性模型在排除混杂因素中的应用

引用

中国卫生统计 1993年第1期10卷 20-23页

作者：万崇华杨树勤昆明医学院卫生统计教研室华西医科大学卫生统计教研室

本文扼要介绍了线性模型理论,通过实例说明了在不同情况下如何用线性模型排除混杂因素并对应用中的一些问题作了讨论。

关键词：混杂因素排除问题线性模型同情实例对应

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线性模型中岭型估计和混合Kibria-Lukman估计的研究

线性模型中岭型估计和混合Kibria-Lukman估计的研究

引用

作者：陈红梅重庆交通大学

学位级别：硕士

线性模型是现代统计学中的一个十分重要的模型,被很多研究人员广泛研究。它是几种统计模型的总称,在现代统计学中有着核心的地位。对于线性模型,怎样获得未知参数的估计是一个非常重要的研究课题。本文主要研究线性模型在无约束条件、... 详细信息

线性模型是现代统计学中的一个十分重要的模型,被很多研究人员广泛研究。它是几种统计模型的总称,在现代统计学中有着核心的地位。对于线性模型,怎样获得未知参数的估计是一个非常重要的研究课题。本文主要研究线性模型在无约束条件、等式约束和随机线性约束条件下的估计和性质。首先,考虑不带任何约束条件的线性模型,讨论了Lukman等在2019年提出的修正岭主成分估计,在基于广义马氏损失函数的平均损失准则下,将修正岭估计、修正岭主成分估计、r-k估计、主成分估计以及最小二乘估计的优良性进行对比分析,给出修正岭主成分估计优于最小二乘估计和修正岭估计的充要条件,以及r-k估计和主成分估计优于修正岭主成分估计,r-k估计和主成分估计优于最小二乘估计的结论,并对理论进行实例的验证和分析。其次,在带等式约束的线性回归模型下,为了解决复共线性(或设计阵病态)问题,本文结合修正岭估计,提出了一种新的约束修正岭估计,该估计包含了约束岭估计、修正岭估计和约束最小二乘估计。然后在均方误差矩阵准则下对新的估计的性质进行了讨论,并给出这种新的约束修正岭估计优于约束岭估计、修正岭估计和约束最小二乘估计的充要条件,并对理论进行实例的验证和分析。最后,考虑带随机线性约束的线性回归模型,鉴于两个估计的组合是解决复共线性(或设计阵病态)问题的有效办法。基于此,本文结合混合估计和KibriaLukman(KL)估计提出了一种新的混合KL估计,该估计包含了混合估计、KL估计和最小二乘估计。然后在均方误差矩阵准则下对新的估计的性质进行了讨论,并给出这种新的混合KL估计优于混合估计、KL估计、最小二乘估计和混合岭估计的条件,且通过实例和数据模拟对理论进行验证与分析。

关键词：线性模型损失准则约束修正岭估计混合KL估计

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