中国农村居民旅游消费的多元线性回归分析

进入新世纪,中国旅游业进入了战略转型时期,由于国际旅游市场竞争日趋激烈与金融危机的冲击,入境游明显受挫以及国内旅游需求日益增长,国内旅游逐渐在我国的旅游市场上占据主导地位。过去,在我国的旅游消费群体中,主要消费群体为城镇居民,因而人们更多地将目光集中在对城镇居民的旅游消费研究上。但近几年来,农村居民的旅游人数和旅游花费也在显著增长。文章通过对我国农村居民旅游消费进行多元线性回归分析,阐述了我国农村居民的旅游消费状况,研究了各种因素对我国农村居民旅游消费的不同影响,为策划国内旅游市场未来的发展提供了可供参考的政策建议,并预测未来的旅游消费情况,试图找到挖掘我国农村居民旅游消费市场的巨大潜力的有力措施。     

Mean squared error of the empirical best linear unbiased predictor in an orthogonal finite discrete spectrum linear regression model

The mean squared error (MSE) of the empirical best linear unbiased predictor in an orthogonal finite discrete spectrum linear regression model is derived and a comparison with the MSE of the best linear unbiased predictor in this model is made. It is shown that under weak conditions these two mean square errors are asymptotically the same.     

中国股票市场非线性特征检验分析

本文突破了传统资本市场理论研究的线性框架,视股票市场为一非线性系统,运用R/S、BDS等非线性方法对沪深股票市场进行实证研究,得出了沪深两市的非线性特征,并探讨了这些实证结果对股票市场研究的理论与实践意义。     

利用矢量网络分析仪测量时延特性的方法

解释了无线射频系统时延指标测量的意义及重要性,介绍了使用矢量网络分析仪进行时延指标测量的基本原理,归纳了网络分析仪进行线性器件、变频器件时延测量的测量方法,重点分析了变频器件时延测量的三种方法的原理、步骤和准确度.     

一种基于区域搜索的全局运动估计与补偿算法

开展全局运动估计与补偿研究是进行动态目标检测中的基础和前提。在总结现有运动估计与补偿方法的基础上,提出一种基于图像分割区域的运动性和大小的全局运动估计与补偿算法。首先,通过建立区域搜索的全局运动模型,同时进行区域定性分割和区域大小排序;然后,根据误差最小化准则在指定的分割区域中进行线性递归搜索,利用门限准则寻找出最佳的运动估计参数;最后,根据双线性内插法获得运动位移量。实验结果比较可知,所提算法较三步搜索算法(TSS)和全局搜索算法(FSA)等传统算法具有更高的准确性(图像平移帧差)和实时性(算法运行时间),能够很好地实现运动背景的全局校正。     

基于多元线性回归的装饰工程快速估价模型

针对目前装饰工程陕速估价方法的不足，以及装饰工程造价组成的特点，建立一种基于多元线性回归的快速估价新模型。以住宅类建筑为例，建立其多元线性回归模型，结合SPSS软件对样本分析，结果表明，其线性回归模型显著，同时，内墙、外墙、楼地面和窗的回归系数也非常显著。通过计算回归值与实际值的误差，发现误差比较理想，该模型具有很好的实用价值。     

线性代数教学实践中的体会

结合线性代数课程本身的特点和学生实际情况,通过对线性代数课程的教学实践,提出了线性代数抽象概念讲解要与具体实例相结合,激发学生的学习兴趣,提高学生分析、归纳、总结和演绎的基本素质,改进教学方法和手段等措施来提高课程的教学质量。     

回归模型异方差性分析

介绍了预测模型的异方差性的概念，产生的原因以及常用的对模型的异方差性的检验方法。并介绍了模型异方差性消除的方法和程序。     

对城市互通立交线形设计安全性探索和分析

城市互通立交线形设计过程中存在很多的安全影响因素,因此正确认识到这些安全隐患,对于提高道路的实用性和稳定性有着重要意义。     

基于变量选择方法下的人民币汇率影响因素分析

在影响人民币汇率的众多因素中,选出GDP增长率、进出口差额增长率、货币和准货币供应量增长率、外汇储备增长率、中美相对消费价格指数、通货膨胀率和中美利差等7个影响人民币汇率的主要因素。选用了一种新的变量选择方法———自适应Lasso方法对人民币汇率影响因素进行有效的选择。同时使用真实数据作了实证研究,并与最小二乘法和逐步线性回归方法进行比较。结果表明：自适应Lasso方法在人民币汇率影响因素的选择方面,相对于逐步线性回归和最小二乘法有明显的优势。自适应Lasso方法不仅仅完成了模型的参数估计,同时也完成了对影响人民币汇率因素的筛选。