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符号多边形双变量回归模型研究
1
作者
李俊功
赵明
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第12期38-42,共5页
文章以符号多边形数据为研究对象,阐述将海量数据打包为符号多边形数据的具体过程,定义了符号多边形变量,给出了符号多边形变量的描述统计量。在此基础上,建立符号多边形双变量的广义线性回归模型。使用极大似然估计方法,对所建立的模...
文章以符号多边形数据为研究对象,阐述将海量数据打包为符号多边形数据的具体过程,定义了符号多边形变量,给出了符号多边形变量的描述统计量。在此基础上,建立符号多边形双变量的广义线性回归模型。使用极大似然估计方法,对所建立的模型进行参数估计,蒙特卡洛模拟发现所提出的模型在多边形的中心和半径相关时有良好的表现。将模型应用于分析篮球职业联赛的团体得分与对手得分、上场时间、投球次数、个人得分和球员效率指数的关系研究中,弥补了多边形线性回归模型的不足。
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关键词
区间
数据
符号多边形数据
符号
多边形
双变量广义线性回归
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题名
符号多边形双变量回归模型研究
1
作者
李俊功
赵明
机构
中原工学院经济管理学院
河南警察学院基础部
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第12期38-42,共5页
基金
国家社会科学基金资助项目(18BGL237)。
文摘
文章以符号多边形数据为研究对象,阐述将海量数据打包为符号多边形数据的具体过程,定义了符号多边形变量,给出了符号多边形变量的描述统计量。在此基础上,建立符号多边形双变量的广义线性回归模型。使用极大似然估计方法,对所建立的模型进行参数估计,蒙特卡洛模拟发现所提出的模型在多边形的中心和半径相关时有良好的表现。将模型应用于分析篮球职业联赛的团体得分与对手得分、上场时间、投球次数、个人得分和球员效率指数的关系研究中,弥补了多边形线性回归模型的不足。
关键词
区间
数据
符号多边形数据
符号
多边形
双变量广义线性回归
Keywords
interval data
symbolic polygon data
bivariate generalized linear regression of symbolic polygon
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
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1
符号多边形双变量回归模型研究
李俊功
赵明
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
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