傳統(tǒng)泊松分布模型分析網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率過程中,模型構(gòu)建完成后未檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢?yōu)度,導(dǎo)致預(yù)測(cè)網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率的精度較低,以廣義線性模型基本原理為前提,基于廣義線性回歸設(shè)計(jì)網(wǎng)頁信息錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)概率廣義線性模型,采用極大似然方法估計(jì)模型回歸參數(shù)α取值,通過SD方法、Pearsonχ²方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合優(yōu)度,分析模型變量彈性,獲取影響網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率的關(guān)鍵因素,完成網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)模型預(yù)測(cè)網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率精度均值高達(dá)98.5%,預(yù)測(cè)網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤次數(shù)與實(shí)際值吻合,能夠得出影響網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率的因素. 

【文章來源】：菏澤學(xué)院學(xué)報(bào). 2019,41(02)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
引言
1 廣義線性模型基本原理
2 基于廣義線性模型的網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
    2.1 風(fēng)險(xiǎn)概率廣義線性回歸
    2.2 回歸參數(shù)α的極大似然估計(jì)
    2.3 模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
    2.4 模型變量彈性分析
    2.5 網(wǎng)頁信息搜索錯(cuò)誤概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.1 有效性分析
    3.2 模型預(yù)測(cè)精度分析
    3.3 模型邊際效益分析
4 結(jié)論



本文編號(hào)：3564927