河北省各地级市住房居住质量对比

正一理论分析多元统计分析方法中主成分分析法是通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的绝大多数信息,它们通常可以表示为原始变量的线性组合。本文通过此方法并利用R语言从选取的6个住房质量指标中提取一个或两个主成分(用Z来表示),并利用这些主成分研究11个地级市住房质量的层次问题。第六次人口普查数据关于住房质量的指标很多,本文从中选取11个地级市的关于住房质量的6个指标作为研究基础,分别是钢筋及混凝土结构、住房内有独立厨房、主要炊事燃料为燃气燃料、住房内有管道自来水、统一供热水、独立使用抽水式厕所6个指标,分别用X1、X2、X3、X4、X5、X6表示。     

基于组合模型的股票预测研究综述

随着金融业数据环境的日益复杂,利用传统单一模型进行高精度股价预测变得愈加困难。面对日益突出的股票分析技术需求,组合预测模型开始得到发展并取得了很多成果。首先介绍影响股价波动的分析指标,概括基于传统统计预测模型、机器学习、神经网络等单一预测模型在股票预测中的优势与不足。然后依据组合预测模型的组合形式,将其分为线性模型的组合、非线性模型的组合以及线性与非线性模型的组合3种类型,并报告多种组合模型的实际应用与研究现状。最后,对组合模型股票预测方法的有效性和稳定性进行展望。     

向量线性相关性和无关性的讨论

向量线性相关性所反映的是在数域p上的n维向量空间中向量之间的关系。它包括线性相关与线性无关。文章给出了4个定义，14个性质加以讨论。并且给出了线性相关性在解析几何中的应用。     

变形预测的一种最优线性组合模型

介绍了灰色GM(1,1)、时间序列和非线性组合模型的基本概念,讨论了最优线性组合模型的定义及其权系数的求解方法。结合某大坝变形监测数据,建立了基于灰色与时间序列的非线性组合模型和最优线性组合模型,以及基于灰色、时间序列与非线性组合的最优线性组合模型,并把这3种组合模型的预测结果与GM(1,1)、时间序列模型进行比较。结果表明,融合GM(1,1)、时间序列与非线性灰色时间序列组合的最优线性组合模型的预测效果明显好于另两种模型,其预测误差小于1 mm。     

用系数匹配法求解Falkner—Skan方程

本文将离散点上的物理量写成周围若干点上物理量的线性组合,然后从台劳级数展开式出发寻找满足非线性常微分方程的离散方程的各系数——我们称之为系数匹配法。并对主要求解一阶导数值的问题给出了一种重叠迭代法,刑来求解各种条件下的边界层方程,结果证明该法是可行的。     

组合预测模型在安徽省人均GDP预测中的应用

本文以安徽省1990年至2007年安徽省人均GDP为样本,在三个单一预测模型的基础上建立了非最优正权组合预测模型。为了提高预测精度,引入最优线性组合预测模型,将几个单一预测模型有机地组合起来。综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小,确定各单一预测方法的权重系数,得到最优线性组合预测模型,并对未来5年安徽省人均GDP进行了预测。研究表明该模型在实际预测工作中具有较好的实用性。     

辽宁省生产性服务业与海洋产业关联性研究

生产性服务业和海洋产业是辽宁省经济发展新的突破点。文章以生产性服务业和海洋产业的关联效应作为研究切入点,运用灰色关联度对2004—2012年辽宁省生产性服务业和海洋产业关联效应进行测度研究。在此基础上,应用组合预测模型法对2015—2020年相关数据进行预测,并对所得数据进行关联效应分析。旨在探索"十三五"期间生产性服务业与海洋产业的关联强度变化趋势,进而对辽宁省加快推进生产性服务业和海洋产业发展具有一定的指导意义。     

铁路货运量的组合预测方法研究

铁路货运量预测作为铁路运输生产的基础工作之一,是铁路企业制订正确的营销战略的前提.在现有的铁路货运量预测模型中,采用的方法不同,预测的结果也不尽相同,而组合预测方法能够结合各种预测方法的有用信息,对目标进行科学的预测.本文探讨了在非负权重条件下,线性组合预测和非线性组合预测的模型,并以历年的铁路货运量为实例进了论证,实践结果令人满意.     

关于正态随机变量线性组合分布的反例构造

任意n个正态随机变量之和不一定是正态随机变量,反例较难构造和证明,文献[1]给出了Rosenberg例。本文用其他方法构造了两个及任意n个非独立的正态随机变量线性组合不是正态随机变量例子,且证明方法也较简便。同时,将Rosenberg例进行了推广。通过反例的构造与证明,对正态随机变量线性组合分布的理解与应用有一定意义。     

典型相关分析在居民收入与支出间的应用

扩大内需和提高居民收入是政府宏观调控的目标,本文运用典型相关分析原理,构建了居民收入与支出间的关系及其影响因素,找出了影响居民收入与支出的主要因素,并将该模型应用于2009年农村居民收入与支出间关系的研究,证明劳动者报酬收入对食品和衣着支出有着显著影响。