m维AR(1)模型的统计诊断

目的基于统计诊断的影响分析,对m维AR(1)模型的数据点进行了影响分析。方法基于数据删除模型,同时引入广义Cook距离。结果得到二维AR(1)模型的参数估计诊断公式,给出了Cook统计量的计算公式。结论对m维AR(1)模型进行了初步的统计诊断。     

Logistic自记忆模型的研究

将数理统计和动力学有机地结合起来,在Logistic模型(LM)的基础上,运用自忆性原理发展了Logistic的自记忆模型(SLM),并分别用LM和SLM对中国社会总产值指数进行了预测和比较,结果表明,在预测领域SLM比LM更具优越性,并有一定的预报能力.     

异常影响诊断的统计量

随着测量数据处理特征的变化与要求的发展 ,测量平差模型的影响分析理论获得迅速发展 重点讨论了异常数据诊断统计量的功能特性、数学意义及与传统统计量的关系 用一个简单的数值例子论证了上述方法的实用性 图 1 ,表 1 ,参 4     

基于Logistic模型研究花生根长与干物质积累的关系

草本植物的根系具有非线性复杂性.花生是具有无限开花结实习性的草本作物,其开花期和结实期很长,生育期也较长.花生根系的长度影响到花生的干物质积累及产量.研究分析花生生长的基本规律.基于Logistic模型,建立描述花生根长与干物质积累之间关系的二维微分方程组模型.通过数值模拟分析,结果表明：花生的根越长,花生干物质积累越多,可增加产量.模型可对花生的实际生长过程作出合理的阐释.     

外围股指与上证综指多元回归模型及其统计诊断

从理论上给出了一种多元线性回归模型统计诊断的方法,并以外围股指对上证综指多元回归模型为例,检验了该方法的诊断效果.     

Logistic模型的修正及其应用

在描述区域城市化发展趋势时，Logistic模型的应用最为广泛．针对一些学者对我国大陆1949年以来的城市化进程进行实证分析，得出大陆的城市化进程不符合Logistic模型的结论，根据城市化的意义，对Logistic模型进行修正，并运用修正的Logistic模型对我国城市化发展趋势进行统计分析．研究的结果表明，修正Logistic模型基本上反映了我国城市化的发展趋势．     

基于Logistic回归的胃癌诊断研究

利用逐步回归的方法对胃癌诊断中的5项生化指标进行了筛选,从而建立了是否患胃癌与水试验、吲哚乙酸2项生化指标之间的Logistic回归模型,为医学诊断有效地降低了试验成本.     

Logistic人口模型的求解问题

阐述了关于人口问题中两个最著名的数学模型,并给出了Logistic人口模型的解析解及其收敛问题．     

一种估计Logistic模型参数的方法

提出了一种求解Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型参数的方法,这种方法以Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的积分形式为基础,通过合理的近似建立了分别单独求解３个参数的方程,从而简化了参数的估计过程,实例表明这种方法求解结果精度较高。     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

基于Logistic回归模型的男子职业网球制胜关键技术指标的实证分析

目的:(1)使用二分类Logistic回归模型筛选出与比赛结果高度相关的指标;(2)根据筛选的指标建立影响比赛结果的Logistic回归方程.对象2016年澳大利亚网球公开赛男子单打128名网球运动员的全部165场比赛.方法:以国际男子职业网球巡回赛官方所公布的各项技术指标为预选自变量;通过澳大利亚网球公开赛官方网站获取各场次比赛的数据,使用Excel2003软件进行数据录入和整理,使用SPSS20.0软件对数据进行正态分布(K-S)检验,对不服从正态分布的数据进行非参数检验(Kruskal-Wallis H)、对服从正态分布的数据使用独立样本t检验,对各检验结果进行相关性分析,使用二项Logistic回归模型,以比赛结果:获胜=1,失败=0为因变量对指标进行筛选并构建模型,通过回带检验验证模型的准确性.结果:(1)筛选出高度影响男子职业网球比赛胜负结果的五项指标;(2)根据筛选指标建立相应的Logistic回归模型.结论:(1)现代高水平网球比赛要求运动员具备全面发展的技术能力,高效益下的技术稳定发挥是职业网球的发展方向.(2)运动员的攻、防及稳定发挥能力是影响比赛结果的主要因素,在训练中应针对性地增加攻防对抗练习.     

基于遗传算法的Logistic模型与McDill-amateis模型比较研究

Logistic模型与McDill-amateis模型的参数有明确的生物学意义,能较好的反映林木的生长过程,其参数的拟合有多种方法,应用基于实数编码的遗传算法目标适应函数采用误差平方和比例数取得了理想的结论.     

Richards模型与Logistic模型在人口预测中的比较

Logistic模型是常用的人口预测模型,在Logistic模型的基础上再添加一个参数,得到一个含有4个参数的非线性s型增长模型,即Richards模型;分别通过Logistic模型和Richards模型对1985—2014年的中国人口进行了预测,建立了人口预测模型;通过与实际人口相比,结果表明,Richards模型比Logistic模型拟合效果更好。     

逻辑斯蒂模型及其应用

逻辑斯蒂方程是一种非线性的微分方程，其数学模型属于增长的S型曲线模型，利用它可以描述客观事物的增长过程。本文系统阐述了逻辑斯蒂模型的来源、发展及其演变，分析了其生态意义，并举例说明了该模型在实际中的应用。     

利用Logistic模型预测程控交换机容量发展

运用Logistic模型的原理，在事先不知道饱和值L的情况下，经过合理的线性变换，对原模型重新进行参数估计，并由此对我国城镇用程控交换机容量发展趋势作出了较为合理的预测，为通信业的发展预测、规划以及科学决策提供了理论的依据。     

一类离散Logistic模型的振动性和全局吸引性

研究了一类离散Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的振动性和全局吸引性,获得了模型的一切解关于其正平衡解振动的充分条件以及模型的所有正解趋近于正平衡解的充分条件。