線性趨勢模型(linear trend model)是2016年公布的管理科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:線性趨勢模型
- 外文名:linear trend model
- 所屬學科:管理科學技術
- 公布時間:2016年
線性趨勢模型(linear trend model)是2016年公布的管理科學技術名詞。
線性趨勢模型(linear trend model)是2016年公布的管理科學技術名詞。定義由時間趨勢項的線性函式構成的模型。1出處《管理科學技術名詞》第一版。...
趨勢外推法是在對研究對象過去和現在的發展作了全面分析之後,利用某種模型描述某一參數的變化規律,然後以此規律進行外推。為了擬合數據點,實際中最常用的是一些比較簡單的函式模型,如線性模型、指數曲線、生長曲線、包絡曲線等。線性外...
通常的做法是用線性回歸擬合直線,然後再通過檢驗驗證線型假設的合理性,如果檢驗通過,則表示回歸模型是合適的,線型趨勢是存在的。如果模型沒有通過檢驗,我們只能否定存線上型趨勢,而不能否定其他趨勢。Cox與Staut在研究數列趨勢問題的時候...
(1)線性趨勢可加季節模型(1inear trend,additive seasonality model)為 (2)指數趨勢可加季節模(exponential trend,additive seasonality model)為 相關概念 指數平滑:指數平滑法是在加權移動平均法基礎上改進而來的一種廣泛使用的統計...
在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對一個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。這種函式是一個或多個稱為回歸係數的模型參數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單回歸...
《線性區間模型的變數選擇理論及其套用研究》是依託山西大學,由楊威擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 傳統計量模型的研究對象是點值數據,然而區間數據比點值數據含有更豐富的信息。線性區間模型利用區間數據的信息優勢,基於區間運算...
有些過程無法用理論分析方法導出其模型,但可通過試驗測定數據,經過數理統計法求得各變數之間的函式關係,稱為統計模型。常用的數理統計分析方法有最大事後機率估算法、最大似然率辨識法等。常用的統計模型有一般線性模型、廣義線性模型和...
222廣義線性模型的構成032 223廣義線性模型的估計033 23面板數據模型理論035 231固定效應回歸模型036 232隨機效應回歸模型037 233變截距模型和變係數模型038 234非參數、半參數面板模型039 24本章小結046 3半參數趨勢面板模型與非參數時...
時間序列的趨勢又分為線性趨勢和非線性趨勢。若變形時間序列為非平穩序列,具有向下或向上的趨勢,建模之前需要進行序列平穩化處理,即零均值化、平穩化處理。平穩化處理的詳細方法在後面敘述。(2)開始,逐漸增加模型階數,擬合ARMA (n,...
通過對(4)的直接疊代,可得 這裡 是 的初始值。由此可見 的期望值為 方差為 方差隨t的不斷增加而不斷增大,因此 是不平穩的隨機序列。若(5)是如下形式 均為常數,則稱(6)為帶線性趨勢項的隨機遊動模型。
一元線性回歸預測是指成對的兩個變數數據的散點圖呈現出直線趨勢時,採用最小二乘法,找到兩者之間的經驗公式,即一元線性回歸預測模型。根據自變數的變化,來估計因變數變化的預測方法。一元線性回歸預測法是分析一個因變數與一個自變數...
3.灰色線性回歸組合模型 灰色線性回歸組合模型彌補了原線性回歸模型不能描述指數增長趨勢和GM(1,1)模型不能描述變數間的線性關係的不足,因此該組合模型更適用於既有線性趨勢又有指數增長趨勢的序列。定義1:設序列 的1-AGO序列為 其...
回歸克里金是廣義線性模型 (Generalized Linear Model, GLM)和克里金法相結合的算法,也是最常見的混合算法。回歸克里金首先使用GLM估計空間場中的系統性效應(determinstic effect),隨後使用克里金法估計由回歸殘差構成的隨機場: 回歸...
第七節 指數平滑預測模型的擴展(43)附錄2.1 用SPSS進行指數平滑(53)第三章 趨勢外推預測法(57)第一節 概述(57)第二節 長期趨勢模型的種類(59)第三節 趨勢模型判斷的方法(61)第四節 線性趨勢模型參數的估計(62)第...
11.6.2 含滯後因變數的模型 11.7 含有個體特有斜率的模型 11.7.1 隨機趨勢模型 11.7.2 含有個體特有斜率的一般模型 11.7.3 標準固定效應方法的穩健性 11.7.4 相關隨機斜率檢驗 習題 第Ⅲ篇非線性估計的一般方法 第...
非線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出非線形特徵的場合。其參數估計的思想是把能轉換成線性模型的都轉換成線性模型,用線性最小二乘法進行參數估計。實在不能轉換成線性的,就用疊代法進行參數估計。其模型有 、、等。平滑法是進行趨勢...
時間序列預測一般反映三種實際變化規律:趨勢變化、周期性變化、隨機性變化。時間序列分析是根據系統觀測得到的時間序列數據,通過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法。它一般採用曲線擬合和參數估計方法(如非線性最小二乘法)進行...
從上面模型的描述可以看出潛變數增長曲線模型同時考慮因素的平均值和方差,也就是說,潛變數增長曲線模型不僅分析了總體的發展趨勢,而且可以分析總體之間存在的差異。事實上,在上述的潛變數模型中,只是簡單地定義了線性增長模型,在實際中...
Tt-1=第t期上期經過平滑的趨勢;b=選擇的趨勢平滑係數;Yt=對第t期簡單指數平滑預測;Yt-1=對第t期上期簡單指數平滑預測。3、計算趨勢調整後的指數平滑預測值(YITt).計算公式為:YITt=Yt+Tt。套用步驟 模型的建立 指數平滑法...
15.2 為什麼考慮線性時間趨勢和單位根?15.3 趨勢平穩和單位根過程的比較 15.4 單位根檢驗的含義 15.5 趨勢時間序列的其他方法 附錄15.A 第15章部分公式的推導 第15章參考文獻 第16章 確定性時間趨勢過程 16.1 簡單時間趨勢模型...
method)時間序列法與回歸分析法的結合。介紹 指數平滑法中,當序列的趨勢很複雜,需要經過高次平滑才能找出時,一般都採取時間回歸法來簡化模型以減少運算量.經常用於描述時間序列趨勢變動的模型有:上述各曲線幾乎都可以化為線性模型.
建立預測模型作準備。三次指數平滑法幾乎適用於分析一切時間序列的套用問題。二次指數平滑預測模型是三次指數平滑預測模型的特殊情況,即當數據間呈現線性趨勢、曲線曲率為零時的情況。三次以上的高階平滑法,一般很少使用。
③辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列,可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列可用通用線性隨機模型(自回歸聯合滑動平均模型)及其特殊情況的自回歸...
如果線性模型不能確定哪一種為最佳模型,可以嘗試選擇曲線擬合的方法建立一個簡單而又比較合適的模型。概念 線性回歸可以滿足許多數據分析,然而線性回歸不會對所有的問題都適用,有時被解釋變數與解釋變數是通過一個已知或未知的非線性函式...