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文檔簡介
1、在經(jīng)典回歸分析理論中,所有的樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)在預(yù)測模型的構(gòu)建中是被同等對待的.然而,在許多的實際應(yīng)用中,樣本觀測數(shù)據(jù)對總體的影響和作用是不同的.通常,有些數(shù)據(jù)相比其他的數(shù)據(jù)要重要得多,因此我們有理由要求那些對總體來說“重要”的數(shù)據(jù)對回歸擬合和預(yù)測做出更多的貢獻(xiàn).我們的策略是給每一個觀測數(shù)據(jù)點(diǎn)賦予一個模糊置信權(quán)重,這有別于現(xiàn)有的模糊回歸方法,而是從另一個角度把模糊性引入到線性統(tǒng)計模型中.本文就在這樣的模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)情形下,建立了有限總體中基于模糊點(diǎn)
2、數(shù)據(jù)的線性統(tǒng)計模型并討論了它的最優(yōu)預(yù)測問題. 本文共有六章.首先介紹了一些相關(guān)的背景知識并提出了本文的工作設(shè)想.作為預(yù)備知識我們在第2章里介紹了模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)的定義及其隸屬度的確定方法,引入了一種矩陣計算-Hadamard乘積并且列出了文中將要用到的矩陣廣義逆的一些性質(zhì).在第3章里我們針對有限總體中基于模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)的線性統(tǒng)計模型,得到了此模型中線性可預(yù)測變量的基于模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)的最優(yōu)線性無偏預(yù)測以及齊次線性約束下的基于模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)的條件最優(yōu)
3、線性無偏預(yù)測,并且分別討論了它們在二次損失和矩陣損失下的可容許性. 接著我們在第4章里給出了此模型的一種簡潔而直觀的預(yù)測-基于模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)的簡單投影預(yù)測,得到了它的最優(yōu)預(yù)測條件并且討論了其關(guān)于協(xié)方差矩陣的穩(wěn)健性.第5章則針對設(shè)計矩陣的復(fù)共線性問題,提出了有限總體中基于模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)的線性統(tǒng)計模型的廣義壓縮最小二乘預(yù)測,得到了其優(yōu)于預(yù)測的充分必要條件.文章的最后給出了一個實例來說明我們提出的方法. 本文得到的這些基于模糊點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測的統(tǒng)計
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