依分位数水平的线性均值回归模型

文章通过分析线性均值回归模型中随机误差的分位数,将线性均值回归关系式恒等变换为线性分位数回归关系式,把线性均值回归模型与线性分位数回归模型的研究方法整合起来,得到了依分位数水平的线性均值回归模型。建立了因变量取值中心与分位数之间依数据信息的联系,在同一分位数水平下,同时给出均值预测与均值分位数预测。

伴随均值的线性分位数回归模型

文章通过论证线性分位数回归模型中均值的存在,把线性分位数回归关系式恒等变形为线性均值回归关系式,将线性分位数回归模型的研究方法结合最小二乘法,得到了伴随均值的线性分位数回归模型。在实现分位数预测的同时也能给出均值预测。进一步拓展了线性回归模型的预测内容,更好地满足实际预测的需要。

伴随置信度的线性回归模型

针对正态余项的线性回归模型,研究伴随置信度的线性回归模型。在一定概率下,设计随机变量以均值为中心的置信区间,建立机会约束规划,并在一定置信度下转化为确定性规划,应用LINGO 11优化软件求解,构造出伴随置信度的线性回归模型,实现对随机变量观测值信息的动态应用,可以实现伴随置信度的预测。实证分析表明,该模型可以依置信度不同程度地反映观测数据的多方面信息,选择最佳线性回归方程,更好满足需要。该模型有异于线性分位数回归模型的优点,丰富了线性回归分析的研究内容。

基于部分线性模型研究空气臭氧含量与气象因素的关系

针对空气中臭氧含量增加对人体健康和生态环境均产生较大影响,而低空大气中臭氧污染日益恶化这一问题,就空气中臭氧含量提出部分线性模型。研究其与相关气象影响因素之间的关系,包括每日最高温度、太阳辐射和风速,并结合核方法和自助法得到臭氧含量均值估计和重要分位数估计,为空气质量监测和预测提供部分理论依据;结果表明空气中臭氧含量与每日最高温度和风速线性相关,与太阳辐射非线性相关,且回归估计函数随太阳辐射整体呈“S”型增长,臭氧含量均值为70.58 ppb,它的10%、25%、50%、75%和90%分位数分别为42.98 ppb、58.64 ppb、71.84 ppb、85.49 ppb和96.30 ppb。

天然彩棉棕色素定量测定方法的建立

本文首先对彩棉棕色素的纯化方法作了改进,在此基础上,分别测定和分析了:①纯化色素水溶液的UV光谱性质;②在pH10.0的NH3-NH4Cl缓冲溶液条件下,棕色素的可见光谱以及色素相对浓度和510nm处光密度的数量关系;③含有杂质没有经过纯化的棕色素,在pH10.0的NH3-NH4Cl缓冲溶液条件下,在510nm处吸光度平均值与相对浓度的数量关系。结果发现:①纯化色素水溶液的UV光谱受pH值的影响而有所不同;②在pH10.0的条件下,纯化色素水溶液的UV光谱在波长510nm处有1个小的吸收峰;③在pH10.0的NH3-NH4Cl缓冲溶液条件下,棕色素可见光谱在波长510nm处同样有1个小的吸收峰;④纯化色素510nm吸光度与相对浓度成线性关系,其回归方程为y=0.033x,R2=0.9923,二者的相关系数0.9983;⑤在pH10.0的NH3-NH4Cl缓冲溶液条件下,含有杂质没有经过纯化的棕色素,在510nm吸光度平均值与相对浓度也表现线性关系,回归方程为y=0.0395x,R2=0.9926,二者的相关系数0.9898。据此我们建立了分光光度法直接测定色素粗提液中色素含量的方法,通过重复性试验和统计学分析表明,本实验简便且精确度较高,完全符合实验的需要。标准差SD=1.8528×10-5,光密度平均值X=0.1516,变异系数CV=1.22×10-4。本方法的建立,对彩色棉的纤维色泽遗传规律的深入研究和棕色棉的育?