【摘要】：提出了三種新的具有坐標(biāo)無關(guān)性的一重一元線性回歸方法，分別是：主成分一元線性回歸法、基于極/最小軸對(duì)稱包絡(luò)域的稀疏數(shù)據(jù)一元線性回歸方法和基于轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的一元線性回歸方法，用仿真實(shí)驗(yàn)證明了各方法相對(duì)于現(xiàn)有方法的優(yōu)勢。提出了兩種新的具有坐標(biāo)無關(guān)性的一重二元線性回歸方法：主成分二元線性回歸法和基于極/最小軸對(duì)稱包絡(luò)集的二元線性回歸方法，為包絡(luò)集法設(shè)計(jì)了快速算法，用仿真實(shí)驗(yàn)證明了各方法的優(yōu)勢。提出了一種新的具有坐標(biāo)無關(guān)性的一重多元線性回歸方法——基于降維超平面的主成分多元回歸方法。提出了評(píng)價(jià)煤炭企業(yè)并購融資財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的W-指數(shù)，，并用三種方法進(jìn)行回歸分析確定了W-指數(shù)的參數(shù)。研究了煤炭上市公司報(bào)表中主營業(yè)務(wù)收入與固定資產(chǎn)及非固定資產(chǎn)賬面價(jià)值之間的單變量相關(guān)和多變量混合相關(guān)關(guān)系，用多種一元線性、一元非線性、二元線性回歸方法給出了變量間的相關(guān)函數(shù)式。
[Abstract]:Three new univariate linear regression methods with coordinate independence are proposed, which are the principal component linear regression method. The sparse data linear regression method based on polar / minimum axisymmetric envelope domain and the single variable linear regression method based on moment of inertia are proved to be superior to the existing methods by simulation experiments. Two new binary linear regression methods with coordinate independence are proposed: principal component binary linear regression and binary linear regression based on polar / minimal axisymmetric envelope set. A fast algorithm is designed for the envelope set method. The advantages of each method are proved by simulation experiments. In this paper, a new multiple multivariate linear regression method with coordinate independence is proposed, which is based on reduced dimension hyperplane. This paper puts forward a W- index to evaluate the financial risk of M & A financing of coal enterprises, and uses three methods to make regression analysis to determine the parameters of W- index. The univariate correlation and multivariate mixed correlation between the main business income and the book value of fixed assets and non-fixed assets in the statements of coal listed companies are studied. The correlation function between variables is given by binary linear regression method.
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F271;F406.72;F426.21

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2164598