基于支持向量机的大样本回归算法比较研究

支持向量机的研究是当前人工智能领域的研究热点。基于支持向量机的大样本回归问题一直是一个非常具有挑战性的课题。最近,基于递归最小二乘算法,Engel等人提出了核递归最小二乘算法。文中基于块增量学习和逆学习过程,提出了自适应迭代回归算法。为了说明两种方法的性能,论文在训练速度、精度和支持向量数量等方面,对它们做了比较。模拟结果表明:核递归最小二乘算法所得到的支持向量个数比自适应迭代回归算法少,而训练时间比自适应迭代回归算法的训练时间长,训练和测试精度也比自适应迭代回归算法差。

分层二相样本回归估计量及其优良性

本文构造了用于城市住户收入调查的以一次性收入调查数据为辅助信息的分层二相样本回归估计量 ,讨论了它的性质 ,证明分层二相样本回归估计量优于现行的分层二相样本估计量。

温度—压力—吸附方程回归样本集的建立与计算——以陕西焦坪崔家沟煤为例

由于我国煤层气资源丰富,因此煤层气的开发有巨大的前景。煤层气主要以吸附状态赋存于煤层之中。针对当前对煤层气排采所用吸附计算主要以等温变压吸附方程为主,而实际吸附是一种变温变压的过程的这一现状,本文结合作者研究所得变温变压吸附方程,以陕西焦坪崔家沟7号煤的系列等温吸附数据作为例子,说明如何通过Langmuir参数建立回归样本集,并计算在指定条件下的计算样本集,以及计算回归样本集与计算样本集之间的相对平均偏差;比较偏差以得到最佳的变温变压吸附方程,并以作图法来验证此方程。此方法可简化得到温度—压力—吸附方程的过程,从而提高在指定条件下的煤层气吸附量的计算精度,以便于排采工作制度的制定。

有限样本条件下重复抽样建模方法研究

文章从数学及模拟仿真的角度证明特征样本重复抽样回归方法(FSR)的优越性。从数学角度证明了对于连续型变量,FSR中抽样方法可充分利用非原采样点的数据分布信息,从而提高估计精度;由FSR方法得到的统计量变异系数大小与抽样次数m成反比。通过对小样本参数估计的传统回归、Bayes Bootstrap和特征样本重复抽样方法的仿真模拟比较,验证了上述结论。

基于回归模型的统计数据应用研究

该文利用2010年国民体质监测报告中抽样得到的国民身体形态指标平均数,根据成年男性体脂率公式进行预处理,采用相关分析与回归分析方法,结合SPSS软件建立回归模型,并对其进行拟合优度分析,参数检验符合标准。结果表明男性脂肪含量与年龄呈高度正相关关系,且满足一元线性回归方程,进而对男性引发疾病的临界年龄进行反预测,为男性健康发展提供理论依据。

金融知识对股票财富效应影响的异质性研究——基于断点回归的分析

我国经济的发展推动了居民消费观念的转变,居民金融知识水平对金融投资消费的影响也日益显著。本文基于中国家庭追踪调查(CFPS)问卷数据,通过运用断点回归和分样本回归的实证分析方法,考察了金融知识对股票财富效应异质性的影响。结论显示:金融知识水平对股票财富效应的影响确实存在,断点回归和分样本回归进一步验证了金融知识水平的差异对股票财富效应的异质性影响,金融知识水平较低者相较于金融知识水平较高者对股票财富效应的影响更加显著。

医学多因素分析设计样本例数估算——多因素分析设计样本例数综合估算法

为使医学多因素分析样本例数适宜、统计分析结论客观,文中介绍新提出的多因素分析设计样本例数综合估算法,同时宣示广义多因素分析设计样本例数估算、回归分析设计样本例数两步估计、两组重复测量研究设计样本例数估算、制定多指标医学参考值范围样本例数估算、其余多因素分析时样本例数估算.

基于数据增强和改进卷积神经网络的织物纬斜检测

纬斜是织物生产和后整理加工中常见的疵点,光电设备检测纬斜的方法效率低且不精确。为了提升纬斜疵点的检测效率,将神经网络运用到纬斜检测中,结合纬斜特征改进卷积神经网络,提出具有循环训练策略的目标识别网络——纬斜检测网络,并在网络中加入正样本回归和多尺度输入,以提升卷积网络的性能。为了获得充足的纬斜样本数据用于网络训练,提出一种纬斜疵点数据增强方法,通过将纬斜图像公式化生成大量纬斜样本,并采用综合比较实验评估纬斜检测网络性能。结果表明,纬斜检测网络在纬斜检测中表现出色,检测精度达到98%,平均F-score达到0.97,同时使纬斜率的误差控制在±8%以内,检测性能优于其他目标检测模型。与YOLO网络相比,纬斜检测网络在真实纬斜样本检测中性能优异,拥有良好的跨数据集检测性能。

供给侧改革下国企改革与创新效率的制度分析

在供给侧改革背景下,国企创新动力不足、创新效率低下是当前国企改革面临的主要问题,而国企的垄断程度普遍较高,因此,找到导致国企创新动力不足与创新效率低下问题的制度性根源自然成为破解国企改革路径僵化的破冰之举。本文利用2008~2016年国有上市公司数据,实证研究发现在全行业中,垄断程度越高,创新投入越少;竞争程度越高,创新投入越高。垄断性行业中,国企的垄断程度越高,创新积极性越弱,且经营效率低下;竞争性行业中,随着市场竞争程度的增加,国企的创新投入会增加,但垄断阻碍市场竞争,导致创新效率仍旧低下。

烟民烟草消费行为的影响因素分析及对策建议——基于职业声望的视角

随着我国烟民数量逐渐增多,吸烟的直接经济消耗以及由此带来的医疗、误工等成本问题凸显,如何有效地缩减我国的烟草消费人群、降低其烟草消费水平,成为亟需解决的问题。文章以南京市的调查结果为例,探讨了不同职业等级的烟民其烟草消费行为的影响因素,提出了相关政策建议。

地区企业所得税收入比重对OFDI的影响——基于全国总样本和分样本的回归检验

随着中国参与国际化程度加深,"一带一路"倡议推进卓有成效,中国OFDI于近年来呈现井喷增长的态势,在此背景下,母国地方政府对企业"走出去"的影响日益强化。地区企业所得税占财政收入比重成为地方政府和企业之间联系的某种纽带,文章基于机制分析和实证检验发现,企业所得税比重增加对OFDI存量增长具有显著的负面影响。分样本的回归结果进一步表明,不同经济发展水平的地区,企业所得税比重对OFDI的影响程度不一。

数字政府如何影响企业寻租——基于上市公司的实证研究

发展型政府在促进经济增长的同时,也会因过度干预市场,导致企业开展寻租活动。作为政府职能转型的重要内容,数字政府建设能否有效抑制企业的寻租行为便成为值得关注的问题。研究2015—2019年数字政府评估指数与当年全部A股上市企业数据发现,数字政府能显著抑制企业的寻租支出,其中数字政府信息公开层面的抑制效果较强,而政务服务能力的抑制效果较弱。而相对于国有企业,数字政府对民营企业寻租支出的抑制作用更强;进一步的分样本回归显示,数字政府对民营企业寻租支出的抑制作用显著地体现在壁垒较低的行业以及市场化程度较高的地区,因为上述范围内的民营企业不需要为维持行业地位或受限制的市场环境支付租金。

中国股票市场“规模效应”实证研究

"规模效应"是以股票市值为衡量标准的公司规模的大小,与该股票的市场收益率之间成相反的关系。本实证研究的目的就是验证我国股票市场是否也同西方发达国家的股票市场一样存在着"规模效应"。本文通过全样本下"规模效应"实证研究,验证在2001～2005年间,我国股票市场是否存在"规模效应",为制定投资策略建议提供理论依据。

先天与后天:如何影响中国人的认知能力表现

本文使用全国GCT考试成绩库的大样本数据,用定性回归模型分析中国人的认知能力表现如何受到各种先天因素和后天因素影响。实证结果表明,男性的数量分析能力强于女性,而女性的外语运用能力强于男性,中老年女性面临"一罪两罚"效应。认知能力与年龄之间呈非线性关系,35岁是一个年龄界限。民族之间存在认知能力差异。工作经验对语言表达、数理分析、逻辑推理、外语运用等方面认知能力的维持作用不同。不同职业类型的人之间存在认知能力差异,且随着工作经验的增加,认知能力的变化过程存在职业差异。技术职称高低与认知能力正相关,而行政职务高低与认知能力表现关系不大。毕业于不同类型高校和学习不同专业的人,认知能力存在统计学意义上的显著差异。

收入分布变迁对消费结构的影响:理论分析与实证检验

基于所构建的收入分布变迁影响居民消费结构的理论模型,选取2011年和2013年的中国家庭金融调查数据并利用样本分割的门限回归模型对理论分析结果进行了实证检验。研究表明,具有适度收入差距并呈现出低收入组群不断跨入高收入组群特征的收入分布变迁更有利于居民消费结构升级。前者可凭借高收入组群自身更加积极的消费升级倾向,及其所产生的示范效应来点燃升级引擎;后者则能显著地挤出居民生存型消费而为消费结构的持续升级和优化提供长效驱动力,但始终离不开政府的针对性政策支撑。此外,有效供给亦是推进消费结构升级的必要条件。

房地产投资阻碍了技术创新吗?——来自283个地市的实证研究

以房地产投资占GDP比重衡量地方政府的房地产投资依赖程度,使用2002—2015年283个地市数据,通过轮动样本的双向固定效应面板回归等方法,研究了房地产投资对技术创新的影响,结果发现:尽管总体上房地产投资一定程度上阻碍了技术创新,但从时间维度来看,房地产投资对技术创新的影响在“十二五”期间实现了反转,在“创新发展”导向下,地方政府借助房地产市场的资金集聚功能实现了向创新产业的资金配置效应,进而表现出对技术创新的促进作用。新时代创新驱动高质量发展需要大量高风险资金投入,研究结论对政府部门趋利避害地利用房地产市场获取高风险长期资金支持创新发展战略具有相应的政策启示。

基于大数据技术的广告精准投放算法设计及其效能评估

传统广告投放精度低、评估准确性差,为了提高广告精准投放效能的实时评估能力,提出基于大数据分析技术的广告精准投放效能评估模型。首先构建广告精准投放效能集成信息统计数据模型,采用统计特征分析方法进行广告精准投放效能评估集的统计信息采样和样本回归分析。然后分析广告精准投放效能评估的系统状态模型,结合大数据融合方法进行广告精准投放效能的可靠性分析。在此基础上,最后提取关联规则特征量,采用大数据融合分析技术,实现广告精准投放算法设计及其效能评估。仿真测试结果表明,采用该方法进行广告精准投放算法设计及效能评估的精度较高,评估准确性较好,提高了广告精准投放的效能。

影响百草枯中毒预后的因素分析

目的讨论分析百草枯口服中毒影响预后的相关因素。方法对2009年1月至2013年12月收治的88例患者临床资料进行回顾性分析,并通过独立样本t检验和Logistic回归分析筛选出影响预后的相关因素。结果存活组与死亡组在服毒量、毒物血药浓度、血淀粉酶升高的程度是决定预后的强危险因素,丙氨酸氨基转移酶、血肌酐对预后判断有一定指导意义(P<0.05),与性别、年龄、就诊时间无相关性(P>0.05)。结论百草枯口服中毒后根据服毒量,血药浓度,血淀粉酶指标可准确判断预后,血肌酐、丙氨酸氨基转移酶升高程度对预后判断有指导意义,预后好的尽早保护重要脏器功能(肺、胰腺、肾、肝),从而降低病死率。