摘要
本文研究了不确定环境下的线性回归分析模型。首先,论述了不确定环境下的经验分布和Delphi法基本原理;其次,通过整理和综合专家经验数据,建立了基于不确定环境下的线性回归分析模型,得到了回归方程未知参数的最优估计量;通过两个实例,利用Eviews6.0实证分析不确定环境下的线性回归分析模型优于随机环境下的线性回归分析模型。
The emphasis in this paper is mainly on uncertain linear regression model based on uncertainty theory. Firstly, expert＇s experimental data and Delphi method for estimating empirical uncertainty distributions are introduced.Secondly, by collecting and interpreting expert＇s experimental data, we establish an uncertain linear regression model and get the optimal solution of the model parameter estimation. Finally, two examples show that the uncertain linear regression model is better than the simple linear regression model.
出处
《模糊系统与数学》
CSCD
北大核心
2016年第4期169-175,共7页
Fuzzy Systems and Mathematics
基金
国家自然科学基金资助项目(71461006)
海南省自然科学基金资助项目(20161002)
海南大学教学研究项目(hdjy1639)
海南省中西部高校提升综合实力工作资金项目
关键词
不确定分布
参数估计
不确定线性回归模型
随机线性回归模型
DELPHI法
Uncertainty Distribution
Parameter Estimator
Uncertain Linear Regression Model
Simple Linear Regression Model
Delphi method
