多元岭回归方法在医院成本分析中的应用

目的 确定住院病人成本的影响因素 ,并对其进行定量测量。方法 采用SPSS ,NoSA软件用最小二乘法建立住院病人总成本的多元线性回归模型 ,对其进行共线性诊断 ;与岭回归方法建立的回归模型进行了对比 ;对住院病人规模、利用等医院成本影响因素的相关分析 ;最后用岭回归方法建立了 2 3个变量的大型多元回归计量经济模型。结果由于自变量间多元共线性的效应 ,使用最小二乘法建立的回归模型回归系数有较大的标准误 ,回归模型结果不稳定 ,用岭回归方法改善了多元共线性效应 ,降低了回归系数的标准误 ,使回归系数结果更为可靠。结论 确定了医院住院病人总成本影响因素 ,并提出了医院降低成本的途径。

用岭回归方法预测苹果小食心虫发生程度的初步研究

以辽宁省喀左县苹果小食心虫发生程度为例，采用岭回归方法建立了发生程度预测模式，通过试报效果优于回归模型。

基于岭回归方法的羊毛衫洗后特征感性评价

服装产品不同特征的感性评价之间常常存在相互制约的共线性关系,为建立它们之间的量化关系,以17件羊毛衫作为实验对象,通过现场问卷得到30名成年女性对羊毛衫整体印象及9种特征的感性评价数据,使用岭回归方法建立羊毛衫多种特征与整体印象感性评价之间的量化关系。结果显示,羊毛衫9种特征对整体印象感性评价的影响权重排序为:大身平整度、弹性、蓬松度、尺寸比例、领口形态、下摆形态、起毛起球、磨损程度、袖窿接缝平整度,它们之间的岭回归方程拟合精度为0.977。该结果不仅可以帮助产品研发企业精准定位消费者的关注重点,而且可预测消费者对产品功效的感性评价。研究证明了岭回归方法适用于建立具有共线性关系的服装感性评价的量化关系,可广泛应用于不同产品的感性工学研究。

基于岭回归的RVPMCD滚动轴承故障诊断方法

针对多变量预测模型模式识别方法中的最小二乘拟合可能出现病态的问题,提出了基于岭回归的多变量预测模型(Ridge regression-Variable Predictive Model based Class Discriminate,RVPMCD)分类方法,该方法通过引入岭参数,降低其均方拟合误差,减小自变量间复共线性关系对参数估计的影响,改善了原方法中最小二乘回归拟合参数失真的现象,从而有望建立更加准确的预测模型。对滚动轴承的振动信号提取特征值,组成特征向量,采用RVPMCD方法对训练样本建立预测模型,利用RVPMCD所建立的预测模型进行模式识别。实验分析结果表明,基于岭回归的多变量预测模型分类方法可以更有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。

岭回归在资本结构影响因素回归建模中的应用

自多重共线性是资本结构影响因素线性回归模型中迫切需要解决的问题,本文运用岭回归方法,以医药制造类上市公司的统计资料为基础,对影响资本结构的主要因素进行了实证分析,有效地解决了回归模型中的多重共线性问题。

岭回归分析方法在苏里格气田低渗透气井压裂效果分析中的应用

影响压裂气井产能的因素较多,地质情况、气藏物性、压裂施工参数等都会对压裂后气井的稳定产能有所影响,而且这种影响具有复杂性、多样性和非线性的特点,影响程度和影响规律不明显。在对苏里格气田低渗透气井压裂效果分析过程中发现,各种单因素对气井压后产量的影响几乎毫无规律可寻,必须对因素之间的相互作用进行研究。根据地质参数和施工参数,以产量为目标,根据各个参数的优化选取对具有强相关性的参数进行形式上的改变,得出优化的参数形式进行岭回归。

基于遗传算法的岭回归模型在大坝安全监测中的应用

针对大坝安全监测数据存在的多重共线性问题,利用岭回归方法建模,并采用遗传算法优化岭参数k。实例结果表明,基于遗传算法优化的岭回归较传统的最小二乘法更合理,结果更符合实际。

更正

1.本刊2022年第4期第33页表5第六列中,lnIN、(lnIN)2、(lnIN)3以及ln产业结构变量在岭回归方法中的P值应分别为0.002***、0.002***、0.002***、0.002***;表6第五列中lnIN、(lnIN)3在OLS估计方法中的P值分别为0.006、0.005;表7第六列中(lnIN)3、Const在Lasso回归方法中的P值分别为0.005***、0.030**。

中国的国际直接投资与贸易是互补的吗?——基于小岛清“边际产业理论”的实证分析

本文不同于以往的学者单从外商直接投资或中国对外直接投资的角度来研究直接投资与贸易的关系,而是以小岛清的“边际产业”理论的新阐述为基点,从外商直接投资和中国对外直接投资两方面,以中国与发达国家和中国与非发达国家两个视角,通过岭回归的实证研究,证明了中国的国际直接投资与贸易是互补关系,检验了国内某些学者的观点,同时也在某些观点上同一些作者持有不同的意见。

科技对我国区域碳排放的影响分析

通过测算全国30个省/市2002—2011年的碳排放量,并进行碳排放区域划分,将30个省/市按照碳集中度划分为重度、中度和轻度碳排放区域。利用STIRPAT扩展模型,并采用SPSS岭回归方法对3个碳排放区域的碳排放进行了影响因素分析。分析表明:经济增长仍是影响碳排放的主要因素;我国在低碳技术的投入和发展上还比较落后,使得整体科技进步所带来的碳排放的增加量比利用科技手段减排的CO_2要多。

基于大数据的稻田智慧管理平台设计研究

通过分析当前我国稻田管理存在的问题,提出利用MapReduce算法模型,分别对Map函数、Combine函数、Reduce函数进行设计,构建具有综合管理、实时预警、多维感知、预测分析的大数据平台架构.从数据采集、数据分析、智能控制三个关键环节,对稻田智慧管理平台进行设计.该平台将对现有稻田管理业务形成有力支撑并创新建立科学高效的稻田管理业务模式.

上海市建筑业碳排放影响因素分析

本文对上海市建筑业的碳排放量进行计算,通过模型构造进行影响因素分析。研究发现,人口因素、代表富裕程度的因素人均国内生产总值对建筑业碳排放起到促进作用,代表技术水平的能源强度和代表能源结构的平均碳排放系数对建筑业起到抑制作用。研究认为,应根据上述研究结果在不同方面采取针对性的方式以降低建筑业的碳排放量,从而促进上海市建筑业的低碳发展。