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题名异方差White检验方法的改进
被引量：4
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作者
谭馨
邓光明
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机构
桂林理工大学理学院
桂林理工大学应用统计研究所
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第19期42-46,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563013)
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294131)。
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文摘
在有较多解释变量的多元线性回归模型的异方差检验中,基于传统的White检验构造的辅助回归模型由于待估参数较多而造成了模型自由度的损失,导致辅助回归模型的估计精度降低。针对这一问题,文章提出使用复相关系数法对解释变量赋权,将得到的综合指标建立新的辅助回归模型用于异方差检验。模拟数据和实例论证表明该检验方法优于传统方法。
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关键词
White检验
多元线性回归模型
异方差
复相关系数法
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Keywords
White test
multivariable linear regression model
heteroscedasticity
complex correlation coefficient method
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于GRC-MCC的k-类SVM分类算法
被引量：2
- 2
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作者
谭馨
邓光明
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机构
桂林理工大学理学院
桂林理工大学应用统计研究所
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第22期10-14,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563013)
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294131)。
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文摘
针对传统的k-类支持向量机(SVM)算法对数据进行多分类时存在的特征变量间信息重叠、模型复杂法(度M高CC、)分对类同精类度别低中这的一特系征列变问量题进,文行章赋提权出,用使得用到灰的色综关合联变聚量类(建GR立C k)-对类特SV征M变模量型进,行给分出类了,一并种用改复进相的关k系-数类SVM多分类算法。实证分析表明,该算法的分类效果优于传统算法。
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关键词
k-类SVM算法
灰色关联聚类
复相关系数法
多分类
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Keywords
k-class support vector machine algorithm
grey relation clustering
multiple correlation coefficient method
multi-classification
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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题名家庭养老能力评价指标体系构建与实证分析
被引量：2
- 3
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作者
周建芳
梁志佳
许昕
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机构
南京邮电大学人口研究院江苏高质量发展综合评估研究基地
南京邮电大学社会与人口学院
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出处
《西北人口》
CSSCI
北大核心
2024年第2期38-49,共12页
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基金
国家社会科学基金重点项目“居家养老家庭支持体系研究”(项目编号:20ARK003)。
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文摘
家庭养老能力事关社会养老服务需求与发展,亟需构建科学有效的家庭养老能力评价指标体系。文章利用CHARLS2018年调查数据,构建出由自我养老能力、配偶养老能力和子女养老能力组成的3个准则指标,共有9个子准则指标和17个观测指标构成的家庭养老能力综合评价指标体系。采用熵权法和复相关系数法确定指标权重,并运用U检验、H检验和空间相关性分析家庭养老能力及其分维度的分布特征。结果显示:子女养老能力、自我养老能力和配偶养老能力权重系数分别为0.555、0.288和0.157。家庭养老能力的得分为0.433±0.091,子女养老能力、自我养老能力和配偶养老能力分维度得分分别为0.121±0.056、0.066±0.019和0.245±0.069,均呈现右偏分布,子女养老能力维度失分最多,自我养老能力维度差异性最大。女性、农村和西部地区老人的家庭养老能力显著弱于男性、城市和东部地区老人。低龄老人自我养老能力和配偶养老能力显著较高,但子女养老能力也显著低于高龄老人。中国家庭养老能力居前三位的是上海市、北京市和新疆维吾尔自治区,云南省、甘肃省和安徽省居后三位。研究发现中国家庭养老能力总体得分不高,自我养老能力与子女养老能力之间呈现“互补”态势。家庭养老能力分布呈现性别、城乡和区域差异性。养老服务体系需基于当前家庭养老能力及其分维度的地区差异性,因地制宜发展。
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关键词
家庭养老能力
指标体系
熵权法
复相关系数法
实证分析
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Keywords
Family Elderly Care Ability
Index System
Entropy Weight Method
Complex Correlation Coefficient Method
Empirical Analysis
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分类号
C915
[经济管理]
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