基于面板数据的接近性和相似性关联度模型

对于面板数据,首先给出面板数据的空间投射方法,将面板数据投射为空间的向量序列.然后,基于空间向量的夹角和距离分别构建相似性和接近性关联度模型.具体方法为:利用向量夹角构建面板数据的相似性关联度模型;同时,基于向量差的模构建面板数据的接近性关联度模型.分别讨论两种关联度模型的规范性和对称性等性质.最后,通过实例验证了相似性和接近性关联度模型的合理性.分析结果表明,所提出的关联度模型能较好地反映面板数据的相似性和接近性的关联程度.

一种相似性关联度公式

构造了一种新的关联度计算公式 ,其基本思想与斜率关联度相同 ,它克服了斜率关联度的缺点 ,而保持了其优点 。

一种改进的灰色关联度算法及其推广应用

以实例计算为依据,指出经典广义灰色关联度模型在实际应用中存在计算结果与灰色行为序列间的现实意义不一致的问题,分析了这种问题形成的原因。给出了以灰色行为序列拆线所围实际面积为计算核心的改进方法和算法步骤,从理论上合理地解释了序列间的接近与相似性的问题;实例分析说明新方法计算结果更有说服力;给出了研究的方向。

关联度公理的简化与特殊关联度的公理化定义

本文首先逐条评价了现有关联度四公理的意义,指出规范性和接近性是必不可少的,整体性和偶对对称性是没有必要的,接近性需要用严谨数学语言描述,适用范围没有必要局限在系统特征序列与相关因素序列之间.规定方式既可以通过两序列直接规定关联度,又可以先规定对应坐标之间的关联系数再规定关联度.然后给出了两类有实际应用背景的特殊关联度的公理化定义,并分别给出了实际例子,为针对不同实际背景规定相应关联度提供了可借鉴的参考方法.