基于Excel软件利用矩阵运算模拟多元线性回归模型的应用分析

文章基于多元线性回归分析的基本原理,模拟多元线性回归方程的矩阵,研究专业基础课程与专业核心课程的相关性.利用Excel软件中的矩阵函数的运算,对兰州城市学院财务管理专业110名学生的线性代数、概率论与数理统计和财务管理学课程卷面成绩为样本数据进行正态性分析.结果表明,课程成绩服从正态分布,据此建立卷面成绩的多元线性回归预测模型,通过对数据样本的方差分析和对统计量进行检验和统计推断,表明方程拟合度较好,以此帮助师生预测财务管理学课程成绩,针对三门课程预测的线性关系,对教师提出了一些教学建议.

误差为ARMA(1,1)的非线性回归模型相关性和异方差的检验

本文讨论了误差为ARMA(1 ,1 )序列的非线性回归模型 .首先得到随机误差相关性和异方差性检验的似然比检验统计量和Score检验统计量 ;其次利用参数正交变换 ,得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量 ,推广了韦博成、胡跃清 (1 994)的结果和韦博成(1 995 )的结果 ;最后给出了几种特殊情形的似然比检验统计量和Score检验统计量 .

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1,0,1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题,用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量,并用随机模拟验证了检验方法的正确性;推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果;最后将结果应用于DBL(0,1,1)误差的非线性回归模型。

在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验

本文讨论了在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验,得到了误差相关性检验的似然比检验统计量、Score检验统计量.对感兴趣参数和多余参数,利用CoxandReid(1987)提出的正交化方法,给出了修正的似然比检验统计量和Score检验统计量.推广了胡跃清,韦博成(1994)讨论的在非线性回归模型中误差为AR(1)相关性检验的结果.

具有结构变化的非线性回归模型的阶段异方差检验

对于具有结构变化的非线性回归模型,两阶段的随机误差同时具有方差齐性是一个基本假设,但是该假设未必正确．本文研究该模型阶段异方差的检验问题．首先探讨了两阶段异方差的同时检验,然后构造了两阶段异方差的两个单个检验,分别得到了同时检验和单个检验的score统计量以及相应的调整形式．然后应用得到的检验统计量分析了南澳大利亚洋葱数据的阶段异方差性(Ratkowsky,1983),并用AIC,SBC进行模型比较,得到的结果与检验结果非常吻合．最后,用Monte Carlo模拟方法研究了统计量的检验功效．

随机回归模型线性性的拟合优度检验方法

本文研究随机多元回归模型的线性性检验．所提出的检验统计量是由两个统计量之和形成的．第一个是由最小二乘回归拟合的残差构造的，它具有渐近ｘ２分布，但在完全对立假设检验时，它不是相容的．另一个则是基于对上述残差量的回归核估计，在零假设成立时，它趋于零，在对立假设成立时，则趋于无穷大．理论结果表明，本文的检验方法在完全对立假设下仍有相容性．模拟结果显示出，此方法在许多对立假设下，具有较好的功效．

线性回归模型统计检验方法体系构建

文章一方面依据统计检验过程中检验统计量的分布形态、检验指标的特征,另一方面依据模型的预设条件、参数及模型的显著性、拟合效果等检验对象,构建了以检验统计量为主导和以模型为主导的两组线性回归模型的检验方法体系。

部分线性回归模型中的广义似然比检验

检验了部分线性回归模型中的函数部分是否为常数,在备择假设下,先用局部多项式方法估计出函数部分,在估计中忽略了参数部分,将其并入误差项,再使用二阶段估计法,直接应用最小二乘方法,估计出参数部分,并讨论了它们的渐近性质.计算了零假设下广义似然比检验统计量的表达式,并给出其渐近分布.

非参数可加回归模型和非线性协整检验

本文基于非参数可加回归模型的局部核权最小二乘法提出变量间非线性协整的一种非参数检验方法。

线性回归模型中估计与检验的稳健性

本文讨论线性回归模型中回归系数的最小二乘估计和似然比检验统计量的稳健性,分别给出了充要条件,充分条件和必要条件;并给出这些结果在两阶段抽样回归模型中的应用。

线性回归模型参数线性约束检验的Eviews实施

线性回归模型是计量经济模型的主要形式,其参数除了需要显著性检验和方程显著性检验外,有时还需要对其参数线性约束条件的检验。本文介绍运用Eviews软件对模型参数线性约束的F检验、沃尔德检验与t检验三种方法。

道路交通事故多元线性回归模型及其检验方法

根据多元线性回归分析基本原理,以道路交通事故数据为研究基础,依据我国道路交通安全法及实施条例等相关规定,选择导致道路交通事故发生次数和死亡人数比例较多的主要因素:超速行驶、无驾驶证与无牌照和酒后驾驶机动车等三个因素,建立道路交通事故次数的多元线性回归分析数学模型;重点结合显著性检验原理,对所建立的回归分析模型是否有意义以及如何检测导致道路交通事故发生的各个因素对回归模型的显著作用给出了检验方法,为合理、科学和有效地进行道路交通事故预测提供了理论依据。

一种回归模型非线性性的检验方法

本文给出一种多元回归模型的非线性性的检验方法,并以理论上证明其合理性。

关于线性回归模型的显著性检验

一、问题的提出 已经出版使用的几套普通高中课程标准实验教科书，在选修教材中都介绍了用两个变量的相关系数进行一元线性回归模型显著性的检验．例如人教版和苏教版将这部分内容放在数学选修2—3统计案例中，其中人教版还用较多的篇幅叙述“残差分析”．

删失回归模型中基于LAD的线性假设检验研究(英文)

在ZhaoLC .Linearhypothesistestingincensoredregressionmodels基础上讨论了删失回归模型的线性假设检验问题 ,在局部备择假设成立时 ,给出了基于最小绝对偏差所构造的检验统计量的渐近分布 。

交通工程中线性回归模型的假设检验和模型诊断

线性回归分析是交通工程中常用的方法。本文从线性模型的基本假设出发,探讨了线性回归模型满足的一般条件,对模型假设检验进行了讨论,同时对实践中存在的误区和忽视的问题进行了讨论。特别强调了判决系数和残差分析在模型诊断中的应用。

以假设检验和线性回归模型为例的统计学教学探讨

1、引言随着社会的发展,描述某一现象的数据越来越复杂。统计学是一门运用数学与计算机为工具从复杂的数据中找出数据规律性的一门科学。由于统计学的应用广泛,近年来,这门课程倍受高等学校重视。然而。

因变量缺失下线性回归模型的估计与检验

文章研究因变量缺失下的线性回归模型,借助单点插补方法,首先给出模型的估计,研究参数估计量的渐近正态性,其次,对于模型系数的线性约束检验问题,基于Wald方法构造检验统计量并给出其渐近分布.最后,通过数值模拟验证所提方法的有效性.

双幂变换下正态线性回归模型参数的假设检验

假设检验是统计推断的一种形式。文章主要针对双幂变换下正态线性回归模型中的变换参数的假设检验问题进行研究。构造关于变换参数的F分布统计量,并在此基础上构造变换参数在一定置信水平下的置信域,通过大量模拟研究表明了该置信域为一区间。检验功效是衡量假设检验的检验效果的一个重要指标。为此,给出了检验的功效函数,通过大量模拟显示功效函数大小与方差真实值取值有关系,方差取值越小,功效函数越不稳定。

基于线性回归模型的铁路客运量预测与实证分析

以郑州市为例,利用计量经济学的方法对郑州市铁路客运量的影响因素进行单变量和多变量分析,采用普遍最小二乘法(OLS),分别研究地区生产总值、总人口数、接待国内外游客总量、居民消费价格指数对郑州市铁路客运量的影响程度。利用EViews软件,以2000—2016年的铁路客运量数据作为训练集,2017—2018年的铁路客运量数据作为测试集,分别进行一元线性回归和多元线性回归分析,通过多重共线性、异方差、自相关性的检验以及模型拟合优度的比较,得到最佳郑州市铁路客运量预测模型,模型解释能力为99.07%。经测试集相对误差检验,构建的模型预测值与实际值误差小于2%,多元线性回归模型预测效果很好,可为地区铁路客运量的短期预测及相关部门的客运决策提供数据支持。