一种新的回归变量选择方法

本文就多元线性回归模型,提出一种回归变量选择方法,其基本思想是利用矩阵的扫描运算和变量间的相关性分析,根据自变量(回归变量)与因变量之间相关性越强对因变量的解释作用越强的原则,选择回归变量。用本文提出的方法选择回归变量,具有降低回归模型复杂度、提高模型精确性和可靠性、便于工程实现的优点。仿真算例证实了该方法的有效性和可行性。

回归自变量的选择:Cp准则所有变量子集的回归

本文给出了一个计算所有可能变量子集的回归的BASIC程序,它充分考虑了BASIC语言内存较小的情况。并通过一个例子说用Cp准则选择回归自变量的方法。

可编程序控制器在直管对接焊机中的应用

介绍直管对接焊机的PLC控制系统构成，讨论应用PLC对焊接工艺规范的数据管理，焊接过程的控制，PLC扫描与运算、程序处理过程等几个重要问题。提出了在小型PLC编程中以空间换时间、顺序控制下的并行控制、以及利用存储器构建和管理数据库的新方法。

主变量筛选方法

本文利用矩阵的扫描运算，提出一种对高维随机向量 Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｐ）’进行降维处理的实用方法—主变量筛选方法，给出了该方法的理论依据、直观解释、算法及数值例子．该方法是不同于主成分分析法的一种降维方法．特别，当变量Ｘ多重相关性突出时，本文方法效果显著．

诊断复共线性的新方法

本文提出诊断线性模型复共线性的新观点和规则,给出诊断复共线性的新方法和算法以及当复共线性存在时自变量的近似线性表示。用例子生动地说明了本文方法的合理性、可行性和运算过程的简单性。