發(fā)布時(shí)間：2017-09-27 07:01

  本文關(guān)鍵詞：時(shí)變系數(shù)廣義線性模型在交通數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

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【摘要】：在經(jīng)典的線性回歸模型中,我們認(rèn)為模型中自變量的系數(shù)是固定不變的常數(shù),模型中自變量對因變量的影響不隨其它變量的變化而變化。然而在許多實(shí)際問題中,這種假設(shè)太過于理想化,模型往往不能滿足實(shí)際數(shù)據(jù)的需要,為了解決這一問題,統(tǒng)計(jì)學(xué)家們提出了變系數(shù)模型這一概念。變系數(shù)模型是一類在許多領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用的回歸模型,與經(jīng)典的線性模型相比,變系數(shù)模型具有了更好的靈活性和適用性,模型既能描述自變量和因變量之間的關(guān)系,又能反應(yīng)數(shù)據(jù)的其它變化特征。在環(huán)境、地理和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析中,變系數(shù)模型備受人們的關(guān)注。如今,該模型被廣泛運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、醫(yī)藥科學(xué)和生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域。本文首先簡單的回顧了變系數(shù)回歸模型的基本知識,在給出了自變量系數(shù)滿足時(shí)間序列高斯AR(1)模型的logistic回歸模型后,我們給出了此模型的參數(shù)估計(jì)方法,并在不同的樣本數(shù)n和不同的觀測時(shí)間t下,利用統(tǒng)計(jì)軟件R對模型參數(shù)估計(jì)進(jìn)行模擬分析。最后,將此模型運(yùn)用到美國密西根交通部記錄的實(shí)際交通事故數(shù)據(jù)中。由于交通數(shù)據(jù)的因變量是一個(gè)二分類變量,我們就用廣義的線性回歸模型中的logistic回歸對其進(jìn)行建模,又通過對數(shù)據(jù)的分析,發(fā)現(xiàn)logistic回歸模型的自變量系數(shù)隨著時(shí)間的變化而變化,所以我們就用時(shí)變系數(shù)廣義線性模型來對這類數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,來探索導(dǎo)致交通事故嚴(yán)重后果的危險(xiǎn)因素。
【關(guān)鍵詞】：變系數(shù)模型 logistic回歸 高斯AR(1)模型
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及現(xiàn)狀9-11
• 1.1.1 變系數(shù)模型9-10
• 1.1.2 廣義線性模型10-11
• 1.2 變系數(shù)模型的實(shí)際意義11
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容11-12
• 1.4 變系數(shù)模型的基本知識12-13
• 1.5 變系數(shù)廣義線性模型13-15
• 第2章 模型的性能和參數(shù)估計(jì)15-27
• 2.1 變系數(shù)模型15-21
• 2.1.1 時(shí)變系數(shù)模型16
• 2.1.2 廣義線性模型16-20
• 2.1.3 廣義線性模型的分類20-21
• 2.1.3.1 對數(shù)線性模型20
• 2.1.3.2 logistic回歸模型20-21
• 2.2 時(shí)間序列AR(P)模型21-24
• 2.3 模型的提出及其參數(shù)估計(jì)24-27
• 第3章 模擬研究27-32
• 3.1 數(shù)據(jù)的生成27-28
• 3.2 模擬結(jié)果28-32
• 第4章 模型的實(shí)際應(yīng)用32-37
• 第5章 結(jié)論和展望37-39
• 致謝39-40
• 參考文獻(xiàn)40-44
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果44

【參考文獻(xiàn)】

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3 王永民;何幼樺;忻莉莉;王巧蘭;;時(shí)變自回歸模型系數(shù)的估計(jì)及預(yù)測[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)與計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);2007年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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2 李萬斌;縱向數(shù)據(jù)下變系數(shù)混合效應(yīng)模型的有效推斷[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

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本文編號：928255