正态云线性回归模型及其最小二乘参数估计方法

发布时间：2018-02-27 05:25

本文关键词： 正态云正态云线性回归模型包络距离最小二乘法　出处：《统计与决策》2017年23期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：云模型作为定性定量转换的双向认知计算模型,利用二阶的高斯分布方法反映定性概念的随机性和模糊性。针对自变量和因变量同时具有模糊性和随机性的数据系统中的回归分析问题,文章提出了一种基于云模型的正态云线性回归模型,是经典线性回归模型和模糊线性回归模型的一般形式。首先,将正态云多元回归模型转化成关于云包络曲线和确定度的离散传统回归模型。其次,给出正态云间的包络距离的定义,并根据正态云间的包络距离对云回归参数进行最小二乘估计和误差分析。最后,用实例说明了方法的有效性和可行性。
[Abstract]:Cloud model is a bidirectional cognitive computing model for qualitative and quantitative transformation. The second order Gao Si distribution method is used to reflect the randomness and fuzziness of qualitative concepts. This paper presents a normal cloud linear regression model based on cloud model, which is a general form of classical linear regression model and fuzzy linear regression model. The multivariate regression model of normal cloud is transformed into a discrete traditional regression model about cloud envelope curve and degree of certainty. Secondly, the definition of envelope distance between normal clouds is given. The least square estimation and error analysis of cloud regression parameters are carried out according to the envelope distance between normal clouds. Finally, an example is given to illustrate the effectiveness and feasibility of the method.
【作者单位】：河海大学企业管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71303074) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015B28014) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130242)
【分类号】：C81

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