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题名考虑内部散点的区间型符号数据的回归分析
被引量：2
- 1
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作者
郭均鹏
赵茹
李汶华
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机构
天津大学管理与经济学部
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出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第4期114-126,共13页
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基金
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)
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文摘
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.
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关键词
回归分析
区间型符号数据
描述统计量
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Keywords
regression analysis
interval symbolic data
descriptive statistics
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名区间符号数据在股市特征中的实证分析
- 2
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作者
安宁
孟洁
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机构
中央财经大学统计与数学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2014年第20期165-168,共4页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(71001110)
教育部人文社科青年项目(09YJCZH121)
+1 种基金
北京高等学校项目(YETP0961)
中央财经大学211工程三期建设经费资助
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文摘
文章采用区间符号数据的主成分分析法对2013年中国股票市场整个大盘走势进行了详尽分析研究,同时也打破了中信标普风格指数的编制方法,使得根据该方法得出的股票分类结果更加科学、合理。在指标选择上也与以往方法有所区别,在详细分析财务报表后,选择了更能涵盖上市公司特征的指标。从模型中使用的符号数据分析方法来分析股票市场的中国特色,得到的结论与客观实际相一致,说明符号数据分析方法对现时代大数据分析处理行之有效,而且十分方便。
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关键词
区间型符号数据
主成分
中信标普中国风格指数分类
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分类号
C812
[社会学—统计学]
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题名一种基于符号数据的群体推荐算法
被引量：6
- 3
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作者
郭均鹏
高成菊
赵旻昊
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机构
天津大学管理与经济学部
天津大学软件学院
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期127-134,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71271147)
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文摘
基于符号数据分析所具有的能够有效地对海量数据进行降维并从整体上把握样本属性的优势,设计了基于区间型和分布式符号数据的模型建立方法,分别建立符号数据描述的目标群体用户模型和目标项目模型,并将目标项目模型分解为积极子模型和消极子模型来表示.进而计算目标群体模型与目标项目积极子模型、消极子模型之间的相似度,最终产生推荐.选取为群体用户推荐美食作为实例,通过大众点评网收集用户评分数据,对文中算法进行评价,结果表明该算法能取得良好的推荐精度,且在群体较小及数据稀疏时,推荐质量明显优于传统基于点数据描述群体用户模型的协同过滤算法.
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关键词
符号数据分析
群体推荐
区间型符号数据
分布式符号数据
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Keywords
symbolic data analysis
group recommendation
interval symbolic data
distributed symbolic data
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于非对称分布散点分位数的区间数据回归分析
被引量：1
- 4
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作者
张海燕
武晓蓓
李娜
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机构
长春工业大学数学与统计学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第2期26-32,共7页
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文摘
许多经济变量(如GDP)水平序列随着时间变化具有单调趋势,截面数据(如各地区GDP)之间存在差异,为了研究经济变量在一段时间内的平均发展水平和相互关系,文章基于区间型符号数据的研究视角,提出了一种基于分位数思想的Bayesian回归方法,用以分析内部存在非对称分布散点的区间数据,既可以估计数据的区间,也可以预测数据在此区间内的偏度和离散程度。在模拟研究中,通过对评价指标数值的假设检验分析了该模型相对于上、下限和中点半径模型的效果,并根据真实数据中存在异常信息的现象,在模拟数据中加入异常值,进一步验证分位数方法的优势和稳健性。在实证研究中,运用提出的分位数方法,上、下限法和中点半径法对我国各地区GDP和工业生产总值年度数据进行区间回归分析,评价指标显示分位数模型Bayesian方法具有更优的拟合和预测效果,在GDP发展水平不同的地区,工业增长的贡献存在差异。
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关键词
区间型符号数据
Bayesian分级模型
非对称散点分布
分位数
经济变量
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Keywords
interval-valued symbolic data
Bayesian hierarchical model
asymmetrical scatter distribution
quantile
economic variables
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分类号
F224
[经济管理—国民经济]
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