本文關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計(jì)分析及其組合預(yù)測(cè)對(duì)質(zhì)量的評(píng)估

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【摘要】：眾所周知,多元統(tǒng)計(jì)分析廣泛應(yīng)用于管理類、社會(huì)學(xué)科和生命科學(xué)等范疇中。在預(yù)測(cè)方面,多元統(tǒng)計(jì)分析和組合預(yù)測(cè)法的應(yīng)用更為普遍。本文基于多元統(tǒng)計(jì)分析和組合預(yù)測(cè)法對(duì)紅酒質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。主要內(nèi)容如下:一、本章首先介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析,包括普通最小二乘回歸(Ordinary Least Squares Regression,OLSR)、偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression,PLSR)、主成分回歸(Principal Component Regression,PCR)和改進(jìn)的偏最小二乘回歸(Modified Partial Least Squares Regression,MPLSR)。然后,介紹了關(guān)于多元統(tǒng)計(jì)的組合預(yù)測(cè)法,分為多元統(tǒng)計(jì)最優(yōu)組合預(yù)測(cè)法和多元統(tǒng)計(jì)非最優(yōu)組合預(yù)測(cè)法。其中最優(yōu)組合預(yù)測(cè)法的建立是基于最小預(yù)測(cè)誤差平方和準(zhǔn)則、絕對(duì)預(yù)測(cè)誤差和最小化準(zhǔn)則和以最大誤差絕對(duì)值最小化的準(zhǔn)則。非最優(yōu)組合預(yù)測(cè)法應(yīng)用了算術(shù)平均法,預(yù)測(cè)誤差平方和倒數(shù)法等五種方法。二、本章通過葡萄酒生產(chǎn)案例中的真實(shí)的數(shù)據(jù),分別利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法和組合預(yù)測(cè)分析方法對(duì)紅酒質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估預(yù)測(cè),通過對(duì)方法結(jié)果進(jìn)行了比較研究,最終得到相對(duì)較好的預(yù)測(cè)模型。
【關(guān)鍵詞】：多元統(tǒng)計(jì)分析 質(zhì)量評(píng)估 組合預(yù)測(cè)法 主成分分析 偏最小二乘法
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 多元統(tǒng)計(jì)分析與組合預(yù)測(cè)的背景和研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2 本文的選題意義9-10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 2 多元統(tǒng)計(jì)分析方法及其組合預(yù)測(cè)方法11-26
• 2.1 多元統(tǒng)計(jì)分析方法11-19
• 2.1.1 普通最小二乘回歸11-13
• 2.1.2 主成分回歸13-15
• 2.1.3 偏最小二乘回歸15-18
• 2.1.4 改進(jìn)的偏最小二乘回歸18-19
• 2.2 多元統(tǒng)計(jì)組合預(yù)測(cè)法19-25
• 2.2.1 最優(yōu)組合預(yù)測(cè)方法19-23
• 2.2.2 非最優(yōu)組合預(yù)測(cè)法23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 3 葡萄酒質(zhì)量的評(píng)估26-38
• 3.1 葡萄酒的制作過程26-27
• 3.2 多元統(tǒng)計(jì)分析對(duì)葡萄酒質(zhì)量的評(píng)估27-32
• 3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理27-28
• 3.2.2 建模及比較28-31
• 3.2.3 葡萄酒物化指標(biāo)的貢獻(xiàn)率31-32
• 3.3 多元組合預(yù)測(cè)方法對(duì)葡萄酒質(zhì)量的評(píng)估32-37
• 3.3.1 數(shù)值例子32-34
• 3.3.2 建模和比較34-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 總結(jié)與展望38-39
• 參考文獻(xiàn)39-44
• 發(fā)表論文情況44-45
• 致謝45-46

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