简介：摘要Joinpoint回归模型分析是流行病学时间趋势分析的常用方法。本文以肿瘤发病时间趋势分析为例，从模型的基本原理、分析步骤、实例演示和注意事项等方面进行系统阐述，以期将模型的方法原理与操作实践有机结合，为读者开展类似的研究分析提供参考。

简介：摘要目的通过Joinpoint回归模型描述分析2004—2019年中国城乡人群心脏病死亡率的时间变化趋势。方法收集并整理《中国卫生健康统计年鉴》中2004—2019年中国城乡心脏病死亡率数据，描述其死亡率和标化率的特征，采用Joinpoint回归模型计算死亡率和年龄别死亡率的年度变化百分率(APC)、年平均变化百分率(AAPC)，并分析时间变化趋势。结果2004—2019年间中国城乡人群心脏病死亡率随时间呈波动式上升，其中，城市以平均每年2.70%的年度变化百分率上升(P＝0.000)，农村以平均每年6.95%的年度变化百分率上升(P＝0.000)，农村平均上升速度约为城市的2.6倍。2004—2019年间心脏病年龄别死亡率分析结果显示，城市以>85岁人群上升速度最为迅速，平均每年上升3.72%，其次是30~34岁(1.90%)、60~64岁(1.87%)(P<0.05)；农村以10~14岁、25~29岁、30~34岁及>85岁年龄组上升速度最为迅速，分别以每年5.96%、5.96%、5.61%、5.42%的速度上升(P<0.05)；城乡均在<1岁、15~19岁年龄组以相同速度下降(分别为7.72%、2.80%)(P＝0.000)。结论2004—2019年间中国城乡心脏病死亡率明显上升，农村较城市有更大涨幅，需加强农村地区人群心脏病健康教育及防控工作。

简介：本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

简介：摘要以中国疾病预防控制信息系统传染病监测系统中报告的2006—2020年辽宁省梅毒和淋病数据，采用Joinpoint回归对2006—2020年辽宁省10~19岁青少年梅毒和淋病发病率的趋势进行分析。2006—2020年辽宁省共报告10~19岁青少年梅毒患者7 721例，发病率为0.90/10万~22.13/10万，女性梅毒发病率高于男性，Ⅰ期和Ⅱ期梅毒感染青少年占72.6%；淋病患者2 726例，发病率为1.29/10万~10.74/10万，男性淋病发病率高于女性。梅毒发病率总体以2012年为拐点，2006—2012年青少年梅毒发病率年均增长幅度为67.30%（P<0.001），2012—2020年青少年梅毒发病率年均增长幅度为-0.02%（P=0.994）；淋病发病率总体以2015年为拐点，2006—2015年青少年淋病发病率年均增长幅度为23.95%（P<0.001），2015—2020年青少年淋病发病率年均增长幅度为4.06%（P=0.492）。整体而言，2006—2020年辽宁省10~19岁青少年中梅毒和淋病的发病率上升趋于缓慢，一级和二级预防策略在降低性病传播风险中明显有效。

简介：给出了多元线性回归的数学模型,通过最小二乘法对回归系数进行无偏估计,得出其估值理论方程及其性质,理论上讨论分析了该模型的解及其优点.

简介：纵向数据在生物、医学和经济学中的研究普遍使用。近年来，对纵向数据各种模型的研究引起国内外统计学者的广泛关注。本文建立了半参数纵向数据的Possion回归模型。并利用极大似然估计对此模型的参数进行了估计，讨论了它的Fisher信息矩阵，给出了似然方程的Newton-Raphson迭代求解过程。

简介：证明了在经典线性回归中,对同一组样本数据选取不同变量时,所得两条回归直线不重合,得出了这两条回归直线都通过点(x,y)及两直线夹角的正切计算公式,讨论了样本相关系数与回归直线的位置关系

简介：

简介：摘要：广义线性模型是监督学习中常用的模型，其中最小二乘法模型、岭回归模型、Lasso模型是广义线性模型中非常重要的模型，本文首先从原理及数学表示方面介绍了以上3种模型的特点，然后介绍了模型在Scikit-learn中的应用，最后介绍了3种模型的优缺点以及应用场景。

简介：为了减少计算复杂性，在计算机试验设计中，最近人们提出了一种新的统计方法－拟回归（Owen(2000),AnandOwen(2001),在独立同分布模型中，拟回归不仅能提高计算速度，而且在较好的统计性质，然而，对相关数据模型，这种方法的统计性质并不好，针对这一问题，在不增加计算复杂性的条件下，本文提出一种分块拟回归方法。我们研究分块拟回归的小样本和大样本性质，如无偏性，均方收敛性，强收敛性和渐近正态性。结果表明分块拟回归比原拟回归渐近有效，本文还讨论了曲线拟合的性质，指出了分块拟回归（包括原拟回归）在高维问题中的缺陷，为改善曲线拟合，我们还提出一种修正分拟回归，研究表明，在高维问题中，修正分块似回归是十分有效的。

简介：本文通过回归模型分析影响城乡收入差距变动的因素，发现第三产业就业人口比重与城乡收入差距之间的关系最为密切，第三产业的健康发展对缩小城乡收入差距，促进和谐社会的构建有重大的影响。

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：摘 要：伴随国内电力工业的发展和电网管理的现代化，电力消费和负荷预测已成为现代电力系统的一个重要研究领域。科学预测用电量和电力负荷是电力企业制定短期年度计划和安排季度、月度生产任务的基本依据。制定电力企业的长远规划是电力企业不可缺少的工作;其也是电网规划设计的重要内容和依据。

简介：根据多元线性回归模型理论,摘取安徽省近些年旅游业相关原始数据进行相关性分析,给出了多重因素下的线性回归模型,并对模型进行优化,修复了严重共线性。进一步,运用VEC模型预测安徽省旅游业的发展前景,为安徽省的旅游发展和规划提供参考。

简介：对数学的学习有两个层面：因为对数学基本性质和结论的正确理解，所以能快速解决基础型问题；另外，由于对知识重点、难点的理解不够深刻，遇到综合性稍强的问题便会产生束缚感，施展不开拳脚，即使是面对披着“综合外衣”的基础性问题也会出错．这时，我们应该认真分析错因，回归模型“最开始的地方”，回归到定义、概念等进行深入理解，并进行针对性的训练，这样才便于真正理解和掌握．

简介：针对以往监测模型预测精度难以保证的问题，提出了一种新的安全监测预报模型——遗传回归模型，在保证一定拟合精度的基础上运用该模型，提高了模型预测精度。

简介：时空地理加权回归模型作为一类能简单有效的解决数据时空特性问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用．主要研究该模型的统计诊断与影响分析．首先，基于数据删除模型定义了Cook统计量；其次，基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题，并构造了相应的检验统计量．

简介：

简介：摘要：智慧物流已经成为时代发展趋势，仓储作为现代物流业的重要组成环节，在物流活动中，仓储成本高低和运营效率对物流业发展有较大的影响。本文选择国家5A级综合物流企业中外运物流公司作为研究对象，其仓储管理主要存在仓库员工排班不合理、订单量大且处理不及时、仓库员工存在空闲时间较多、每小时人效差异大等问题。这些问题的关键要素是员工排班及工作效率，本文采用运筹学当中的线性规划模型，结合以人为本的精神和原则，研究和提出仓库员工排班优化模型，针对仓库员工进行精细化的排班，以此提高仓储的订单完成率、减少人力成本浪费，促进智慧物流的降本增效。

简介：摘要：采用逐步回归模型进行大坝变形监测，可以评价大坝工作状态以及发现大坝异常。通过给定变量集求出逐步回归模型的系数后通过建立的模型得到大坝位移，用以监测和预测大坝变形。以纳子峡为例，利用大坝变量集运算得出的水压分量、温度分量、时效分量建立逐步回归模型，得出大坝位移变量模型。