多元统计分析及其组合预测对质量的评估

发布时间：2017-07-29 06:10

  本文关键词：多元统计分析及其组合预测对质量的评估

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【摘要】：众所周知,多元统计分析广泛应用于管理类、社会学科和生命科学等范畴中。在预测方面,多元统计分析和组合预测法的应用更为普遍。本文基于多元统计分析和组合预测法对红酒质量进行评估。主要内容如下:一、本章首先介绍了多元统计分析,包括普通最小二乘回归(Ordinary Least Squares Regression,OLSR)、偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、主成分回归(Principal Component Regression,PCR)和改进的偏最小二乘回归(Modified Partial Least Squares Regression,MPLSR)。然后,介绍了关于多元统计的组合预测法,分为多元统计最优组合预测法和多元统计非最优组合预测法。其中最优组合预测法的建立是基于最小预测误差平方和准则、绝对预测误差和最小化准则和以最大误差绝对值最小化的准则。非最优组合预测法应用了算术平均法,预测误差平方和倒数法等五种方法。二、本章通过葡萄酒生产案例中的真实的数据,分别利用多元统计分析方法和组合预测分析方法对红酒质量进行评估预测,通过对方法结果进行了比较研究,最终得到相对较好的预测模型。
【关键词】：多元统计分析 质量评估 组合预测法 主成分分析 偏最小二乘法
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O212.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-11
• 1.1 多元统计分析与组合预测的背景和研究现状8-9
• 1.2 本文的选题意义9-10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 2 多元统计分析方法及其组合预测方法11-26
• 2.1 多元统计分析方法11-19
• 2.1.1 普通最小二乘回归11-13
• 2.1.2 主成分回归13-15
• 2.1.3 偏最小二乘回归15-18
• 2.1.4 改进的偏最小二乘回归18-19
• 2.2 多元统计组合预测法19-25
• 2.2.1 最优组合预测方法19-23
• 2.2.2 非最优组合预测法23-25
• 2.3 本章小结25-26
• 3 葡萄酒质量的评估26-38
• 3.1 葡萄酒的制作过程26-27
• 3.2 多元统计分析对葡萄酒质量的评估27-32
• 3.2.1 数据预处理27-28
• 3.2.2 建模及比较28-31
• 3.2.3 葡萄酒物化指标的贡献率31-32
• 3.3 多元组合预测方法对葡萄酒质量的评估32-37
• 3.3.1 数值例子32-34
• 3.3.2 建模和比较34-37
• 3.4 本章小结37-38
• 总结与展望38-39
• 参考文献39-44
• 发表论文情况44-45
• 致谢45-46

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本文编号：587745