区间型符号数据回归分析及其应用
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    介绍了符号数据分析方法的基本理论.针对一种最常用的符号数据——区间型符号数据,基于误差传递的理论,提出了区间回归分析的方法.方法包括了线性回归分析和可线性化的非线性回归分析两种情形.讨论了基于Hausdorff距离的区间数距离,基于此定义了回归模型的评价指标.进行了方法的应用研究,选取沪深300指数与中信规模风格指数,从时间维上对其日内数据进行"数据打包",形成区间型符号数据;建立了区间线性回归分析模型,从全局上揭示了两类指数间的相关性.结论表明,与针对点数据的传统回归分析相比,区间型符号数据的回归分析方法不仅实现了样本空间的降维,而且有利于从整体上把握变量之间的内在关系.

    Abstract:

    The theory of symbolic data analysis(SDA)is introduced first.One type of the most important symbolic data is interval data.The methods of regression analysis of interval-type symbolic data are proposed via error transferring theory.Linear regression analysis and non-linear regression which can be linearized are studied separately.Furthermore,the distance between interval numbers is defined based on Hausdorff distance.And,based upon this,evaluation indices of the regression analysis models are pr...

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引用本文

李汶华,郭均鹏.区间型符号数据回归分析及其应用[J].管理科学学报,2010,13(4):

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