基于蒙特卡羅方法的回歸模型合理性研究畢業(yè)論文(存儲(chǔ)版)
【正文】 1 1 . 0 1 2 90P r e d i c t e d V a lu eS t d . P r e d i c t e d V a l u eS t a n d a r d E r r o r o fP r e d i c t e d V a lu eA d j u s t e d P r e d ic t e d V a lu eR e s i d u a lS t d . R e s i d u a lS t u d . R e s i d u a lD e le t e d R e s id u a lS t u d . D e l e t e d R e s i d u a lM a h a l . D i s t a n c eC o o k 39。 蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)：給定 X 的值，從 i? 的正態(tài)分布中抽取隨機(jī)數(shù)，將這些隨機(jī)數(shù)和 X 的值代入回歸模型（ 1）中，計(jì)算相應(yīng)的 Y 值，這是我們從回歸模型（ 1）中抽取的樣本，再與 X 進(jìn)行最小二乘估計(jì)，產(chǎn)生新的樣本回歸模型，這一過(guò)程稱為蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)。 把算得的 1y 的值導(dǎo)入 SPSS 窗口，再與原來(lái) x 做最小二乘回歸 ,過(guò)程與第一次建立模型時(shí)一樣，得到結(jié)果如表 82? 、 92? 、 102? 、 112? 、 122? 、 132? 所示，得到新的散點(diǎn)圖，如圖 42? ，回歸直線圖如圖 52? 。 表 2— 13 R e s i d u a l s S t a t i s t i c sa1 0 1 . 9 0 0 8 2 1 5 . 1 4 7 8 1 5 7 . 3 6 2 8 2 8 . 9 3 4 9 0 90 1 . 9 1 7 1 . 9 9 7 . 0 0 0 1 . 0 0 0 90. 3 4 0 . 7 6 2 . 4 6 6 . 1 1 7 901 0 2 . 0 0 5 3 2 1 5 . 2 9 1 6 1 5 7 . 3 6 8 0 2 8 . 9 3 1 5 5 90 6 . 5 8 6 4 4 7 . 7 3 6 5 8 . 0 0 0 0 0 3 . 2 0 3 9 3 90 2 . 0 4 4 2 . 4 0 1 . 0 0 0 . 9 9 4 90 2 . 0 9 3 2 . 4 1 7 . 0 0 1 1 . 0 0 4 90 6 . 9 0 5 2 0 7 . 8 3 8 9 6 . 0 0 5 2 1 3 . 2 6 8 2 6 90 2 . 1 3 5 2 . 4 8 7 . 0 0 1 1 . 0 1 3 90. 0 0 1 3 . 9 8 8 . 9 8 9 1 . 0 3 4 90. 0 0 0 . 1 0 6 . 0 1 0 . 0 1 5 90. 0 0 0 . 0 4 5 . 0 1 1 . 0 1 2 90P r e d i c t e d V a lu eS t d . P r e d i c t e d V a l u eS t a n d a r d E r r o r o fP r e d i c t e d V a lu eA d j u s t e d P r e d ic t e d V a lu eR e s i d u a lS t d . R e s i d u a lS t u d . R e s i d u a lD e le t e d R e s id u a lS t u d . D e l e t e d R e s i d u a lM a h a l . D i s t a n c eC o o k 39。 楚雄師范學(xué)院本科論文（設(shè)計(jì)） 14 參考文獻(xiàn) [1] 徐鐘濟(jì) . 蒙特卡羅方法 [ M ]. 上海：上?？茖W(xué)技術(shù)出版社， 1985： 57,1112. [2] 朱洪文，宋力 . 應(yīng)用統(tǒng)計(jì) [ M ]. 北京：高等教育出版社， 2020： 203205， 217. [3] 王少平，楊繼生，歐陽(yáng)志剛 .計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) [ M ]. 北京：高等教育出版社， 2020： 1527. [4] 郝犁仁，樊元，郝哲歐 .SPSS 實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析 [ M ]. 北京：中國(guó)水利水電出版社， 2020： 206216. [5] 易丹輝 . 數(shù)據(jù)分析與 Eviews 應(yīng)用 [ M ]. 北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社， 2020： 150. [6] 茆詩(shī)松，王靜龍，濮曉龍 .高等數(shù)理統(tǒng)計(jì) [ M ]. 北京：高等教育出版社，德國(guó)：施普林格出版社，1998： 400426. [7] 劉軍 . 科學(xué)策略中的蒙特卡羅策略 [ M ]. [8] 楊朔，李友，李宏秋 . 利用一元線性回歸的方法 計(jì)算彎沉檢測(cè)車輛修正系數(shù) [ J ]. 吉林交通科技，2020,110（ 4）： 6567. 楚雄師范學(xué)院本科論文（設(shè)計(jì)） 15 附錄 汽車彎沉值數(shù)據(jù)表 序列 x y 1 110 117 2 100 106 3 114 121 4 100 109 5 130 138 6 170 181 7 148 157 8 132 140 9 160 170 10 182 193 11 160 170 12 130 142 13 148 163 14 140 149 15 112 119 16 146 155 17 162 172 18 180 191 19 112 125 20 200 212 21 152 161 22 134 142 23 140 150 24 180 196 25 110 117 26 160 175 27 160 182 28 130 138 29 110 117 30 130 145 31 150 159 32 160 170 33 120 125 34 120 127 35 200 215 36 118 125 37 180 191 38 160 175 39 134 146 楚雄師范學(xué)院本科論文（設(shè)計(jì)） 16 40 118 125 41 180 198 42 134 152 43 118 130 44 106 113 45 160 170 46 118 132 47 130 135 48 130 140 49 160 172 50 140 144 51 150 156 52 100 106 53 150 162 54 120 127 55 148 157 56 126 134 57 106 113 58 158 168 59 100 108 60 144 159 61 160 175 62 166 176 63 168 178 64 170 181 65 170 186 66 140 149 67 180 195 68 190 210 69 190 202 70 160 178 71 148 156 72 170 189 73 130 142 74 168 177 75 168 180 76 160 176 77 110 115 78 96 108 79 144 153 80 150 159 81 186 200 82 180 191 楚雄師范學(xué)院本科論文（設(shè)計(jì)） 17 83 186 198 84 174 185 85 186 205 86 180 195 87 148 157 88 150 162 89 146 155 90 170 181 楚雄師范學(xué)院本科論文（設(shè)計(jì)） 18 致謝 論文即將完成之際才發(fā)現(xiàn)本科的四年時(shí)光己即將結(jié)束，暮然回首，四年間的經(jīng)歷，其中的酸甜苦辣，無(wú)數(shù)的學(xué)習(xí)時(shí)光中的緊張和忙碌都成為記憶中不可磨滅的一頁(yè)。 。但模型中常數(shù)項(xiàng)變化較大，只能說(shuō)明正態(tài)性這項(xiàng)假定只能是近似的。但對(duì)于常數(shù)項(xiàng)的影響較大，從 ?；?X 和上述產(chǎn)生的 Y 的樣本值，對(duì)樣本回歸模型進(jìn)行估計(jì)，記錄估計(jì)的系數(shù)和方差。圖 42? 描繪了標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)變量與標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點(diǎn)圖，圖中各點(diǎn)隨機(jī)分布在一條穿過(guò)零點(diǎn)的水平直線的兩側(cè)，說(shuō)明殘差的分布是常數(shù)，從而說(shuō)明殘差方差齊性。 ⑤ 異常值診斷表，如表 52? 所示 表 2— 5 C a s e w i s e D i a g n o s t i c sa3 . 2 2 7 1 8 2 . 0 0 1 7 1 . 8 9 5 7 1 0 . 1 0 4 3 52 . 6 1 0 1 5 2 . 0 0 1 4 3 . 8 2 6 1 8 . 1 7 3 9 3 2 . 0 1 3 1 4 4 . 0 0 1 5 0 . 3 0 3 7 6 . 3 0 3 6 72 . 0 1 4 1 8 9 . 0 0 1 8 2 . 6 9 1 6 6 . 3 0
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