评价教学效率的协方差分析法

于义良、李爱玲．评价教学效率的协方差分析法．本文利用协方差分析方法评价教学效率。

回归系数的stein型主成分估计

对于设计阵Ｘ呈病态的线性回归模型，本文提出了一种新的关于回归系数的有偏估计─ｓｔｅｉｎ型主成分估计，并在均方误差意义下，论证了在一定条件下ｓｔｅｉｎ型主成分估计优于主成分估计，因此也优于ｓｔｅｉｎ型ＯＬＳ估计与ＯＬＳ估计，最后，我们又对偏参数的存在性，最优性进行了讨论，并得出了一些重要结论．

学生学业成绩评价模型及实证分析

对学生学业成绩的评价,传统习惯方法是以算术平均数为标准进行评价,还有人用平均学分绩点和学分权平均原始成绩为标准。本文提出基于学分制的学生学业成绩评价模型——学分权平均标准成绩和因子分析法,并通过实例分析比较了这两种方法比学分权平均原始成绩方法的科学性、合理性。

约束Welsch-Kuh统计量与约束Cook距离

本文讨论线性回归模型中约束条件下最小二乘估计的影响问题,利用约束下的Welsch-Kuh统计量研讨了剔除第i组数据(x＇_4,y_4)后,对x_i和x_y处拟合值的影响,另又用Cook统计量讨论了第i组数据对约束最小二乘估计的影响。

以提高教学质量为核心 加强教学团队建设

加强教学团队建设是高校提高教育教学质量的重要保证,建立有效的团队协作机制,有利于人才培养质量的提高,有利于教师教学能力的提高,有利于形成和谐的育人氛围。积极探索将教学团队建成一支协作型团队、研究型团队和创新型团队的有效做法,对教学团队建设,具有一定的示范价值和辐射作用。

数据变换对回归系数估计的影响

本文考虑线性同归模型Ｙ＝Ｘβ＋ε，Ｅ（ε）＝０，Ｃｏｖ（ε）中数据变换Ｚ＝Ａ′Ｙ对回归系数估计的影响，得到了影响的下界，并且建立了它与相关系数间的关系．

高杠杆点和强影响点的诊断

本文研究了线性回归中一组观察数据在x_i处预测的影响,给出了诊断高杠杆点和强影响点的方法。

概率论中的微积分方法

概率论中的微积分方法于义良（天津商学院基础部，天津３００４００）目前，在我国高等学校所开设的概率论课程中，多数是以微积分知识做基础的．做为微积分课程的一门后续课程——概率论，如何正确、巧妙地运用微积分方法技巧是值得重视的问题．本文试图归纳一些问题来说...

“预、探、点、做、思”五环节主体探究型课堂教学模式述评

课堂教学是学校向学生传授知识的主渠道,课堂教学效果如何,直接影响着教育教学的质量。经过多年的教学实践,笔者研究总结出"预、探、点、做、思"五环节主体探究型课堂教学开放模式,并在教学中收到很好的教学效果。

回归分析中复共线性的处理

近年来,对于回归分析中复共线性问题的研究。一直占有相当重要的地位。许多统计工作者在这一领域内进行了深入的研究。并取得了非常丰富的成果。本文在他们研究的基础上,系统地阐述了复共线性产生的原因及消除这种复共线性所采取的种种方法,并且富有成效地引入了线性模型中回归系数估计的一种估计类,使得一些非常重要的估计,如最小二乘估计、岭估计、Stein估计等都在这一估计类中得到了统一的描述。最后,本文还通过理论分析丛实例演示论证了在这个估计类中,各种回归系数估计有着和其他工作者所得到的相容的结论。

各城市软件开发企业综合水平的分析

应用因子分析法对全国35个主要城市的软件开发企业的综合水平进行了分析、排序,在定量分析的基础上,看到各城市软件开发企业的实力和优势,并指出城市间存在的差异。

二阶常系数线性差分方程的一种新解法

给出了一种求解二阶常系数线性差分方程的新方法，并研究了一阶复系数线性差分方程的待定系数法。

基于应变数线性变换的约束广义G-M估计(英文)

考虑线性变换对约束线性模型回归系数的影响问题 .证明了观测数据的线性变换对于约束模型的影响可以通过一个可用两步约束最小二乘法解决的约束回归问题进行分析 ,得到了回归系数的约束可估函数的约束最佳线性无偏估计不受变换影响的充要条件 .

食品冷链整体绩效评价中特性定量指标的量化分析

本文在对食品冷链整体绩效评价指标体系及柔性指标量化研究的基础上,对具有特性性质的定量指标进行了量化分析,为整体绩效的评价奠定数量基础。

定积分中的重积分技术

利用重积分的特点 ,提出了定积分计算和证明的新思路、新方法 ,并通过具体例子详细验证了这一思路、方法的有效性。

回归诊断的软件求解

回归诊断是现代统计分析的重要组成部分 .本文应用 SPSS,详述了回归诊断的理论和方法 ,提出了每一个诊断统计量的临界值 .

回归系数加权最小二乘估计的影响评价

对于线性回归模型：Ｙ＝Ｘβ＋ε，ε～（０，σ２Ｗ），讨论了数据对加权最小二乘估计的影响，并得到回归诊断的若干新结论。

篮球技术考试项目设计的科学化研究

技术考试项目的设计对科学全面地评价学生技能的掌握程度以及教师的教学水平起着重要作用．本文运用聚类分析方法详细分析了篮球技术考试项目的设计问题，为客观反映评价教学质量提供了科学依据．

回归系数的根方型主成分估计(英文)

在线性回归模型中,当自变量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计就失去了它的优良性,而主成分估计和根方估计都具有抗复共线性的特性。本文将二者有机结合,保留它们各自的优点,提出了根方型主成分估计,并证明了当复共线性存在时,根方型主成分估计优于根方估计、主成分估计和最小二乘估计,通过实例分析,说明它具有一定的实用价值。

线性回归中高杠杆点和强影响点的一种诊断方法

1 Andrews—pregibon诊断量的密度函数考虑线性回归模型Y=Xβ+ε （1） 其中X为nx（p+1）阶列满秩已知设计矩阵,β为p+1维未知参数向量,Y为n维观测向量,ε=（ε1,ε2,….,εn）τ为n维随机误差向量。