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时空地理加权回归模型作为一类能简单有效的解决数据时空特性问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用.主要研究该模型的统计诊断与影响分析.首先,基于数据删除模型定义了Cook统计量;其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,并构造了相应的检验统计量. 相似文献
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熊幼林 《数学学习与研究(教研版)》2014,(9):121
本文针对岭估计和主成分估计的不足,从模型病态的根本原因出发,将模型分解成两个线性回归模型,对参数的两部分分别采用LS估计和岭估计,从而定义了一个新的估计,即主成分—岭估计.通过研究该估计的性质,证明了在均方误差意义下,主成分—岭估计优于岭估计、0-c型岭估计和0-K型广义岭估计,从而为病态线性回归模型系数的估计提供了一种改进的技术途径.1.引言考虑线性回归模型:y=Xβ+e,E(e)=0,Cov(e)=σ2In.(1.1) 相似文献
3.
本文根据多类型复发事件数据的结构特点,提出了多类型复发事件下可加—加速均值回归模型.利用估计方程的方法,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估计方法,并证明了所得估计的渐近性质. 相似文献
4.
对指数分布回归模型进行参数估计和统计诊断,首先给出参数的迭代算法,分析了数据删除模型,得到了诊断统计量广义CooK距离的一阶近似以及似然距离的一阶近似公式,最后进行实际问题应用的分析,发现两个统计量对强影响点有一定判别作用. 相似文献
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PC准则下生长曲线模型回归参数阵广义岭估计的优良性 总被引：2，自引：0，他引：2
一般而言，PC准则是用来比较向量参数两个估计优劣的一种准则。本文将它推广应用于生长曲线模型回归参数阵的最小二乘估计和广义岭估计优劣性的比较。给出了广义岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件。 相似文献
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为了检测数据是否符合给定的模型,需要对数据进行统计诊断.研究了基于最大Lq似然估计的广义非线性模型的统计诊断问题.利用3个统计诊断量来检验数据中是否都存在异常点.模拟结果显示,当样本容量较小时,使用最大Lq似然估计方法得到的诊断统计量的结果要比使用极大似然估计(MLE)方法得到的结果大;随着样本容量的增加,它们之间的区别逐渐减小.因此,使用最大Lq似然估计方法比用MLE方法更容易找到数据中的异常点. 相似文献
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讨论一般Gauss-Markov模型中参数岭估计的有关问题，并在均方误差矩阵意义下，证明了一般岭估计在线性估计类中是否容许估计。 相似文献
8.
文中首先将随机效应不同的线性混合模型转化为满足假设的线性模型.在此基础上,根据不同的情况,对其中的固定效应参数作最小二乘估计;当模型在较强的复共线性时,相应的对其做岭估计,并比较最小二乘估计与岭估计之间的优劣;当其中的随机变量之间并不独立时,通过对模型的变换,求出参数的广义最小二乘估计. 相似文献
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对非齐次等式约束线性回归模型提出一种有偏估计,即条件岭型估计,证明了在一定的条件下,在均方误差及均方误差矩阵意义下都优于回归系数的约束最小二乘估计,并给出了两次随机数据模拟的结果,模拟数据结果表明在一定的条件下,条件岭型估计优于最小二乘估计. 相似文献
10.
讨论共同均值参数的线性估计的G－可容许性，在约束的多元回归模型中，参数的线性估计是G－可容许的充要条件被获得，进而，给出由于不同的线性限制所引起的不同的可容许的线性估计 间的一种刻划。 相似文献
11.
对设计阵X呈病态的线性回归模型,提出回归系数有偏估计的一种广义岭型主成分估计.均方误差意义下,在一定条件下它优于岭型主成分估计、Stein型主成分估计.证明了它的可容许性和较强的抗干扰性以及Pit-man准则下的优良性. 相似文献
12.
计算机自适应测验中Rasch模型稳健性的模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本研究采用模拟数据的方法,在计算机自适应测验(Computer Adaptive Test,简称CAT)中分别采用Rasch及Birnbaum两种模型估计能力,通过比较两者的误差均方根(Root Mean Square Error,简称RMSE)、平均差异(Average Deviation,简称AD)及能力相关,对Rasch模型在CAT中的稳健性进行了研究。结果发现Rasch模型在区分度不等的条件下仍然能较准确地估计被试的能力水平,具有很强的稳健性。 相似文献
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计算机自适应性测试中的连续概率比例试模式,是一种适用于普通教师利用网络技术在班级教学这样的小规模测试中评估学生语言学习效果的测试模式。其基本原理就是估计被试连续测试时答对与答错的概率,然后与“掌握”和“未掌握”两个相互对立的假设作比较而产生相应的决策。它一方面可以弥补基于IRT测试模式应用范围的不足,_另一方面可以更好地帮助教师完成对于学生语言能力的评估。 相似文献
14.
灰色-马尔柯夫预测模型在房地产价格预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色GM(1,1)预测与马尔柯夫预测有机结合,构成灰色-马尔柯夫预测模型,对未来某一时段的房价进行预测。结果表明,该模型是可行的和有效的。 相似文献
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预估难度的理论模型及应用探析 总被引：7，自引：1，他引：6
难度决定考试分数的分布,直接影响考试的评价与选拔功能,受到较高的关注。难度一般通过考后对考试数据的统计分析得到,这时合格分数线巴经确定,无法再进行调整。预估难度是在命题阶段由命题专家结合试题内容,通过构建标准常模,进行合理地评定而得到的试题难度。在当前应用愿始分报告考试成绩的情况下,预估难度对确保考试稳定与公平尤其重要。预估难度不同于实测难度,可以进行控制与调整。命题工作不仅是编制试题的过程,而且是预估难度的设计过程。 相似文献
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合理的人口规模是实现经济可持续发展的一个重要前提,因此,建立合理的人口模型,准确预测未来人口的发展趋势,对贵州省未来经济的发展具有十分重要的意义。运用马尔萨斯人口模型、阻滞增长模型和GM（1,1）灰色模型,结合贵州省1978-2013年历年人口数据,用2010-2013年的实际数据作为检验标准,对贵州省2010—2020年的人口数作估计和预测。比较分析这三种人口模型,得出在正确选择人口增长率的情况下,马尔萨斯模型预测的结果更为理想的结论。 相似文献
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Single subject (SS) designs are popular in educational and psychological research. There exist several statistical techniques designed to analyze such data and to address the question of whether an intervention has the desired impact. Recently, researchers have suggested that generalized additive models (GAMs) might be useful for modeling nonlinear effects that are common with SS designs. This study sought to extend the use of GAM from SS to a research design in which individuals may be placed in separate groups and receive different interventions. Results of the simulation study found that using a mixed model form of GAM (GAMM) resulted in higher power for detecting actual effects in the population than was true for either GAM or a Bayesian GAM estimator. Thus, GAMMs are recommended for use with SS designs when interventions are expected to induce nonlinear relationships between time and the outcome variable and individuals receive different treatments. 相似文献
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因应产业外移导致结构性的失业,失业者更需要投资职能训练增加其就业率。金融风暴的来临,失业率攀高,行政当局投资大量训练费用予职训主管机构提供训练课程,但是成效与否与投资成本之间确切关系必须有一准确计算公式,使失业者及行政当局能在有限投资成本下提高就业率,故本论文研究弹性职能训练费用与成效率之最佳预测模式。配合信息科技之到来,弹性职能训练费用与其成效率之计算公式,未来可输入在民间及行政当局与职训业者计算机应用程序中,作为控制成本找出最大的就业率。 相似文献
19.
明德模式与中国大陆高校基础汉语教学常规模式之比较——兼谈汉语教学的精英模式与大众模式的差异和互补 总被引：1，自引：0，他引：1
曹贤文 《暨南大学华文学院学报》2007,(4):17-21
本文着重从实践层面对美国汉语教学的知名模式--明德模式与中国大陆高校基础汉语教学的常规模式进行比较,并附带论及汉语教学的精英模式与大众模式的差异和互补,以期对我们进一步把握对外汉语教学模式有所裨益. 相似文献
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Christine E. DeMars 《Journal of Experimental Education》2020,88(4):605-619
AbstractMultilevel Rasch models are increasingly used to estimate the relationships between test scores and student and school factors. Response data were generated to follow one-, two-, and three-parameter logistic (1PL, 2PL, 3PL) models, but the Rasch model was used to estimate the latent regression parameters. When the response functions followed 2PL or 3PL models, the proportion of variance explained in test scores by the simulated student or school predictors was estimated accurately with a Rasch model. Proportion of variance within and between schools was also estimated accurately. The regression coefficients were misestimated unless they were rescaled out of logit units. However, item-level parameters, such as DIF effects, were biased when the Rasch model was violated, similar to single-level models. 相似文献