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后小仙 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2013,40(2):98-103
针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明：贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计. 相似文献
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福建柏树高线性估测模型的多生长指标优化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
树高是林木的主要生长指标之一,也是森林资源调查中的一个重要指标;林木树高生长往往可以反映其所在林地的质量。利用40株福建柏样木调查数据,基于以胸径为自变量的福建柏树高一元线性估测模型,引入枝下高与冠幅指标,建立了多元线性回归模型,并比较了二者的估测效果。结果表明:利用相同的建模数据拟合的福建柏树高多元线性回归模型的决定系数R~2较一元线性回归模型高0.0309,剩余标准差S低0.0612,估测精度高0.0047,说明引入同样对树高具有显著影响的枝下高和冠幅2个生长指标后,单独以胸径为自变量的福建柏树高线性回归模型得到了优化,估测结果的稳定性更强。 相似文献
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【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。 相似文献
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采用三因素五水平二次回归通用旋转组合设计方法,得出宁夏引黄灌区利通区玉米膜上灌条件下,不同灌水量、施氮量和施磷量与产量的回归模型,并进行了主因素效应、单因素效应和交互作用分析.经模型寻优,求出了不同目标产量下的水、氮、磷最佳组合方案. 相似文献
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【目的】研究模糊线性回归在割离井公式反演水文地质参数中的应用,为水文地质参数的反演提供新的途径。【方法】根据简化的割离井法井流函数,模糊化经典线性回归的参数,建立求解水文地质参数的模糊线性回归模型,将模糊线性回归的方法引入到割离井法反演水文地质参数中,计算得到一定置信水平下的水文地质参数范围,并通过实例计算进行了验证。【结果】实例计算表明,所建立的模糊线性回归模型具有一定的可靠性、可行性。在不同的置信水平下,参数计算结果的范围虽然有一定变化,但这种变化均很微小,表明所建立的方法具有一定的稳定性。【结论】模糊线性回归模型应用于割离井法反演水文地质参数是可行的。 相似文献
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针对自回归移动平均过程中控制变量的观测值并不具有相互独立性,引入贝叶斯分析方法研究过程质量控制问题.通过模型结构的贝叶斯分析,利用残差序列建立了基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制模型,解决了观察数据相关条件下的过程质量监控问题.仿真分析结果表明：贝叶斯ARMA质量控制方法能够有效地避免了在受控状态下使用常规控制图造成的漏发或虚发报警现象,解决了自回归移动平均过程情况下的质量控制问题. 相似文献
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针对经济时序DF单位根检验方法在小样本条件下功效偏低问题,应用贝叶斯统计方法对中国居民消费水平进行单位根检验,提高单位根检验的功效水平,建立向量自回归居民消费水平模型,并通过马尔可夫链蒙特卡罗仿真结合贝叶斯因子分别对农村居民消费和城镇居民消费进行单位根检验,结果表明贝叶斯单位根检验方法解决了向量自回归模型超参数估计的难题,克服了经典单位根检验在经济时序小样本下功效偏低的缺陷,提高了模型预测精度. 相似文献
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膜上灌玉米水肥耦合模型及其最佳组合方案研究 总被引：8，自引：0，他引：8
采用三因素五水平二次回归通用旋转组合设计方法,得出宁夏引黄灌区利通区玉米膜上灌条件下,不同灌水量、施氮量和施磷量与产量的回归模型,并进行了主因素效应、单因素效应和交互作用分析。经模型寻优,求出了不同目标产量下的水、氮、磷最佳组合方案。 相似文献
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随机回归模型在动物育种中已然成为分析纵向数据或者个体重复记录的一般方法。随机回归模型可分为基于重复率模型的随机回归模型、基于母体效应模型的随机回归模型、基于公畜模型的随机回归模型和二维随机回归模型等等。随机回归模型广泛应用于产奶性状、生长性状、生存性状、繁殖性状、基因型、环境互作的遗传分析;与此同时,人们也一直探索随机回归模型的优化问题,子模型函数的选择是其中热点之一。文章对随机回归模型的分类、优化及其在动物育种领域的应用进行了综述。 相似文献
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研究城市气象参数与城市近地面污染物对水平面太阳辐射强度的影响,并尝试建立水平面太阳辐射与气象、城市空气污染物观测数据的回归模型.1）收集了广州市2009~2012年水平面日太阳总辐射、地面气象数据、近地面空气污染物历史记录数据;2）根据太阳辐射传输理论和前人相关研究进行水平面太阳辐射的影响因素分析,并对收集到的数据进行处理;3）对水平面太阳总辐射、地面气象、近地面污染物浓度的观测数据进行相关性分析,分别建立了总体样本和分区间样本下的水平面太阳总辐射与气象、空气污染物观测数据的回归模型.结果表明,用单一回归模型解释各种影响因素对太阳辐射的削弱并不合理,而分区间样本下的分段回归模型反映了水平面太阳总辐射的随气象变化和颗粒物浓度变化的规律,预测结果也较为准确. 相似文献
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以2块热带季雨林白颜树优势树种为研究对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅面积年均变化量预测模型,因变量为单株木冠幅面积,自变量包括胸径、树高、枝下高、低叶高,共测定了24株树木,全部参加了建模,最终建立了白颜树的冠幅面积预测模型。结果表明,枝下高、低叶高和胸径是影响白颜树冠幅面积的重要因子;模型的调整决定系数为0.467;标准误差较小,为0.204,说明模型的可靠性大;模型的回归关系系数为0.005,回归关系统计意义明显;冠幅面积与胸径、枝下高、低叶高的P值检验分别为0.045、0.004、0.002,说明其回归关系显著,本文对冠幅面积变化量进行的回归预测模型是有意义的且具有一定的实用性。 相似文献
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林木生长关系的GWR模型 总被引：2，自引：0，他引：2
基于地理加权回归模型,给出了误差方差不相等时广义地理加权回归的估计与方差,以及对地理加权回归模型均方误差范围的推导,并以此建立林木生长模型,用此模型与一般线性回归模型对林业数据进行对比分析。 相似文献
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【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。 相似文献
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为了进一步认识喀斯特山区土壤侵蚀特征及准确估算土壤侵蚀量,通过对野外调查结果、已有研究成果的综合评判,选取坡度、雨强、植被覆盖度及裸岩率为主要土壤侵蚀因子,选取该区域广布的黄壤作为试验土样,采用针管式人工降雨模拟装置,模拟不同坡度条件下雨强、植被覆盖度、裸岩率与土壤侵蚀量之间的相关性,并对试验数据进行多元线性回归、逐步回归和多元非线性回归分析,建立不同坡度条件下土壤侵蚀模数的多因子方程筛选出不同坡度下复相关系数较高的回归模型,对模型精度进行了分析。结果表明：①非线性回归模型达到极显著或非常显著水平0.692 相似文献
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GLM模型和回归树模型在CPUE标准化中的比较分析 总被引：8，自引：2，他引：6
在渔业资源评估中,CPUE(catch per unit effort)标准化是基础性工作。一般线性模型(generalized linear model,GLM)已成为CPUE标准化的基本方法,但GLM模型在误差结构、自变量的选择、缺失数据、复杂交互效应及异常值处理等方面仍然缺乏灵活性。本文基于模拟数据及我国东、黄海鲐鱼(Scomber japonicus)灯光围网渔业数据,比较和分析了基于GLM模型与回归树模型在CPUE标准化中的效果。研究表明:当渔业数据不存在非线性关系与异常值时,GLM模型与回归树模型均能较好地对CPUE进行标准化,但由于回归树模型具有阶跃函数特征,因而GLM模型更具优势;在非线性关系及异常值存在的条件下,回归树模型对CPUE的标准化具有相对较小的估计误差,模型更简约、有效。由于回归树模型能可视化显示自变量与应变量间的复杂关系,因此,更有利于探索和分析渔业数据。 相似文献
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本文讨论了作物水模型常规多元线性回归以及稳健回归的建立方法.基于内蒙古河套灌区曙光试验站玉米非充分灌溉试验资料,利用MATLAB中提供的稳健回归方法建立了Minhas型作物水模型,并与常规的多元线性回归方法进行了比较.结果表明采用稳健回归的方法比常规的多元线性回归可在一定程度上提高作物水模型的回归效果. 相似文献
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空间效应及其回归模型在林业中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《西南林业大学学报》2016,(3)
介绍了空间自相关及空间异质性,综述了空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)、混合效应模型(MEM)和地理加权回归模型(GWR)等空间回归模型在林业中的应用,分析了空间回归模型在不同尺度的林业问题中的应用情况,并针对空间回归模型在林业研究中应用所存在的问题进行探讨。 相似文献