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考虑内部散点的区间型符号数据的回归分析
Regression analysis for interval symbolic data considering point data withinintervals
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中文关键词  回归分析; 区间型符号数据; 描述统计量
英文关键词  regression analysis; interval symbolic data; descriptive statistics
基金项目  国家自然科学基金资助项目( 71671121) ; 天津市哲学社会科学研究规划项目( TJGL17 - 011) .
学科分类代码  
作者单位
郭均鹏 天津大学管理与经济学部,天津300072 
赵 茹 天津大学管理与经济学部,天津300072 
李汶华 天津大学管理与经济学部,天津300072 
中文摘要
      研究通过对样本“点”数据打包形成的区间型符号数据的回归分析.针对现有区间数回归分析只利用区间数的端点信息这一问题,分析如何充分利用原始的样本“点”数据信息,即区间数的内部散点信息.首先从理论上推导了当假设原始样本点数据误差项满足回归分析所假定的三条性质时,区间数据回归分析的误差项也满足这三条性质.然后,在考虑散点的区间型符号数据描述性统计量的基础上,提出了一种新的区间型符号数据回归分析的参数估计方法.随之给出了区间预测方法.最后选取常用的CCRM作为对比算法,分别通过随机模拟和实例分析,验证了文中方法的有效性.
英文摘要
      The paper studies regression analysis for interval data which are obtained by packaging point data. The existing methods of regression analysis for interval data only consider the endpoints of the intervals. This study focuses on how to use the point data within intervals sufficiently. Firstly,when the error of the regression model for point data satisfies the supposed three characteristics,the error of the regression model for interval data also follows the three characteristics. Then,based on the descriptive statistics of interval symbolic data,a novel approach of estimating the parameters of the regression model is proposed. A method is given to predict the interval values of the dependent variables. Finally,a simulation experiment and an application case are performed following the proposed methodology. The results indicate a better performance of our method than the existing CCRM method.
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