正交线性回归代码

Orthogonal Linear Regression

2009-04-02

采用正交线性回归适应数据。

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线性回归模型加权最小二乘估计的权值计算方法

钱进[1] 吴金美[2] 凌晓冬[2]

一、引言测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题，其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变，则认为是等精度测量，对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型，其参数估计理论已趋于成熟，经典的线性最小二乘估计具有线性无偏和方差一致最小等优良性质。若考虑均方误差作为评价估计优劣的标准，还可以在复共线性出现时选择合适的有偏估计。因此等精度线性模型已有的参数估计方法总能得到相应标准下高精度的估计。[第一段]

基于Delphi的多元线性回归系统

史巍董晓光

根据多元线性回归的原理和实现方法,采用Delphi和ADO数据引擎开发出了一个集数据采集、样本剔除、统计检验与预测功能于一体的多元线性回归系统。该系统操作简单、功能强大,具有很强的鲁棒性和适应性,可以方便地进行多元线性回归和一部分非线性回归,具有广泛的应用价值。文章对系统的设计与构建作了详细的阐述,并用一个实例对该系统的使用及回归结果的解读进行了详细说明。

浅谈一元线性回归分析在标定千斤顶中醮应用

周庆文郑孝功

简要介绍一元线性回归分析的基本原理，并结合鄱阳湖大桥工程实例加以说明，总结出了利用一元线性回归分析在标定千斤顶时应注意的问题，同时指出了该种分析在其他问题中的应用。

多元线性回归分析合理用药

钟强钟元英江亮李瑾

应用多元线性回归分析研究合理用药评价的效果和评价项目的优化。方法：收集合理用药检查原始数据，并，用SPSS10．0软件，对数据进行处理。结果：影响合理用药的16个因素中，高度影响的有6个：抗生素使用方法和时间、抗生素使用调整分析记录、预防使用抗生素、其他药品适应证、其他药品使用方法和时间、其他药品合理联用。其余10个因素薏响较小，可以结合其他方面数据针对性采取有效措施，提高合理用药水平。结论：本法简单、高效、针对性强，分析合理用药泊确、直观，可以采取有效措施预测、控制和提高用药水平。

基于多元非线性回归的阻塞管理优化模型

Optimal Model of Congestion Management Based on Non-Linear Regression

李春燕俞集辉谢开贵张谦史江凌

针对电力系统的非线性特性，本文建立了反映系统潮流与各机组出力间非线性关系的多元非线性回归模型。应用变换思想将该非线性回归模型转化为线性回归模型，基于Monto Carlo模拟法产生样本，进而应用最小二乘法求解模型。本文采用同时消除法，即根据非线性回归模型，基于Taylor级数得到所有阻塞线路潮流越限量与各机组出力调整量之间的关系，以此构成等式约束条件，从而建立以调整费用最小为目标的输电阻塞管理模型，并用拉格朗日乘子法进行求解。该方法已应用于IEEE-RTS24节点及其他实际系统，验证了该方法的有效性和正确性。

模糊数据的线性回归模型

胡良剑宗云南

研究观测数据为模糊数据的统计线性回归模型，由该模型所得回归系数非模糊，易于应用。对于对称三角模糊数据一元线性回归给出最优解的解析表达式；将对称三角模糊数多元线性回归问题给出转化为一类二次规划问题的方法；证明了最优解的存在性和估计量的无偏性。

基于多元线性回归模型的光纤陀螺温度误差建模

Temperature Errors Modeling for Fiber Optic Gyroscope Using Multiple Linear Regression Models

金靖王峥张忠钢宋凝芳张春熹

在-40℃～60℃温度范围内测试了数字闭环光纤陀螺的标度因数、偏置和噪声，基于对测试数据的分析指出，零偏稳定性大于0．3°／h的光纤陀螺的温度误差主要来源于标度因数误差和偏置误差。利用逐步回归法分析了零偏与温度、温度梯度之间的线性关系和标度因数与温度之间的线性关系，建立了零偏误差和标度因数误差的多元线性回归模型。在模型中引入到达探测器的光功率作为新变量，提高了标度因数模型精度，并使计算量减小40％。建模结果表明，标度因数误差回归模型的残差均方（RMS）达到1（bit／（°／s））^2，偏置误差回归模型的残差均方达到0．067（°／h）^2。