分享到:

双重筛选逐步回归方法在医学、卫生学研究中的应用

1.引言多元线性逐步回归(stePwiseMultiple Linear Regression)是建立最优线性回归方程的一种统计方法。常用的逐步回归往往仅限于单一的因变最与多自变盘的回归分析。本文所要简介的是一种多因变量与多自变量的多元线性逐步回归,称双重筛选逐步回归 (Double一sereening StePwise Regression,DSSR法),而单一因变量与多自变量的逐步回归只是DssR法的特例。医学和卫生学研究中经常遇到多自变量对多因变量回归分析的问题,如身体素质常测定跑、跳投掷等多项指标 (即多因变量),同时研究身体素质的影响因素(即多自变量),这就需要对多因变最和多自变量进行分析。再如现代生物一心理一社会医学模式主张多因一多果的病因学观点,这种统计方法也实用于这类病因学模型的建立。 设需要考查m个自变量x:、x:、一x.对p个因变量Y:、Y:、…Y,的影响,其中可能m:个自变量(m:蕊m)对p:个因变量(P:...  (本文共5页) 阅读全文>>

《中国农业科学》1989年01期
中国农业科学

珠江三角洲水稻白叶枯病流行模型的研究

水稻自叶枯病是细菌性病害,其病原菌为xa儿th口观onasca刀功〔‘tris Pv.oryz砚(Is hiyama 1923) Dye,19781’」〔,在临近南海,河网交错的珠江三角洲稻区,水稻白叶枯病是主要病害之一。伍尚忠(1983)在《水稻自叫枯病及其防治》一书中.对广东省50年代初以来水稻白叶枯病的研究结合国内外的研究和生产实践作了系统的论述川。珠江三角洲稻区水稻白叶枯病的流行程度历年波动很大,有关此病害在本稻区内历年流行变动定量的系统分析研究未见报道本文旨在了解本稻区历年水稻白叶枯病流行变动的情况,探讨流行变动的主要原因,在此墓础上组建适合于本稻区类型的数学流行模型,为预测本病的流行和开展水稻病虫综合防治提供参考依据。 研究方法 (一)以卞稻区有代表性的新会、中山、番禺三县为重点,兼收集原佛山地区各县的资料,调查50年代至今历年水稻自叶枯病的发生情况、耕作制度及品种变化、肥料使用及有关气象资料,对白叶枯病的流行变动的...  (本文共6页) 阅读全文>>

《测绘科学》2019年01期
测绘科学

逐步回归的时空地理加权变量选取方法

3.中国测绘科学研究院,北京100830)0引言2010年文献[1-2]提出时空地理加权回归模型[1](geographically and temporally weight regres-sion,GTWR),将时间因素加入地理加权回归模型(geographically weight regression,GWR)中,有效地处理时空非平稳性。不同的变量选取方法所选取的变量,建立GTWR模型分析时误差较大。目前,变量选择方法主要有向前引入法、向后剔除法和传统逐步回归法等方法。向前引入法是根据变量的显著性决定一个变量的取舍。如果一个变量引入模型后显著性提高,则保留该变量,直到方程外没有显著性较强的变量为止。向后剔除法也是根据变量的显著性决定一个变量的取舍。不同之处在于:向前引入法只引入变量,不从模型中剔除变量;向后剔除法只剔除变量,不向模型引入变量。传统逐步回归法是根据变量的F统计量变化值为判断依据,决定一个变量的取舍。如果一个...  (本文共7页) 阅读全文>>

《科技视界》2019年18期
科技视界

逐步回归在统计软件中的实现及实证分析

葡萄酒的质量直接受酿酒葡萄好坏的影响,葡萄酒和葡萄的质量在一定程度上可由葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标反应出来[1-4]。本文基于逐步回归来探索酿酒葡萄理化指标和葡萄酒理化指标之间的联系,以红葡萄酒为例。1逐步回归概述运用普通最小二乘估计(OLSE)建立回归方程时,要求影响因变量的自变量个数p一定小于样本量个数n,即要求n p [5],逐步回归对n !贵州都匀558000本文首先介绍相关理论,其次借助统计软件SPSS,运用逐步回归来分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系...  (本文共2页) 阅读全文>>

广东工业大学
广东工业大学

基于决策树的逐步回归算法及在股票预测上的应用

随着中国经济的不断发展,中国的股票市场越来越完善,逐步作为中国经济的晴雨表和观察中国经济的重要指标,许多投资者纷纷将投资放在了股票市场,大量的学者也纷纷投身于股票市场的研究和分析,并且总结出了许多股票预测的分析算法和模型,从而帮助投资者减少投资的风险。股票市场每时每刻都会产生大量的数据,这些数据包括了证券市场每天的股票数据,上市公司的财务数据等。这些数据看似没有任何规律、毫无关联,但是数据之下却隐藏着被我们忽略的有价值的信息。由于数据量庞大,使用一般的的方法难以对股票进行预测分析。随着大数据的兴起,数据挖掘技术成为了大数据的研究热点,数据挖掘的相关技术能够从庞大的看似毫无规律、杂乱无章的数据中提取出有价值的信息。因此,在基于股票分析方法的基本面分析法和技术面分析法的基础上,本文以数据挖掘技术中的逐步回归算法和CART决策树算法为基础,提出一种基于决策树的逐步回归算法并运用在股票预测上,以A股上市公司的年报的财务指标作为分析对象,...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

《江淮水利科技》2018年02期
江淮水利科技

基于逐步回归的曼宁公式的简化算法

1曼宁公式的简化常用的比降面积法推求洪峰流量的公式为曼宁公式[1]:Q=1nAR2/3S1/2(1)式中:Q为流量(m3/S),S为比降(‰),n为糙率,A为过水断面面积(m2),R为水力半径。使用曼宁公式的关键在于选择糙率n,确定n值往往误差很大。有关天然河道糙率n的研究,国内外进行了大量的研究工作,但找不到一个反映这一因素的综合指标。通常用水位(或水深)与糙率n建立关系,虽然两者有一定的内在关系,但难以找出一般的规律,所以在高水只好按曲线趋势外延推求糙率n。20世纪70年代中期,国外有人研究发现,天然河道糙率n与水面比降有一定关系[2]。因此,设想在计算流量的公式中不用糙率n,而用与糙率n有关的水面比降来代替,这样,就可避免选用糙率的主观性。由误差理论知,用曼宁公式计算流量的精度主要取决于糙率n,水面比降S,及面积A。其总不确定度为[3]:XQ=x2n+259x2A+14x2s+49x2p+209x2(A,P)姨(2)水面比...  (本文共3页) 阅读全文>>