« Home « Kết quả tìm kiếm

Mô hình hồi quy

Tìm thấy 13+ kết quả cho từ khóa "Mô hình hồi quy"

Mô hình hồi quy logistics và mô hình hồi quy ảnh hưởng hỗn hợp

dlib.hust.edu.vn

1 CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC. 6 1.1 Mô hình hồi quy Logistic. 6 1.2 Mô hình hồi quy Probit. 11 CHƯƠNG 2: MINH HỌA MÔ HÌNH LOGISTIC. 21 2.3 Phân tích hồi quy đa biến và chọn mô hình. 25 2.3 Chọn mô hình hồi quy Logistic bằng Bayesian Model Average (BMA. MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC ẢNH HƯỞNG HỖN HỢP. 33 3.1 Mô hình hồi quy ảnh hưởng hỗn hợp mở rộng. 43 CHƯƠNG 4: MINH HỌA CHO MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC ẢNH HƯỞNG HỖN HỢP.

Hồi quy bội tuyến tính, hồi quy phi tuyến và ứng dụng

repository.vnu.edu.vn

Trình bày các mô hình hồi quy bội tuyến tính, các ước lượng hồi quy bội và các phân tích về các ước lượng hồi quy đó.. Chương 2: Hồi quy phi tuyến và mô hình mạng Nơ ron. Chương này trình bày một số mô hình hồi quy phi tuyến thường gặp, các ước lượng của mô hình và việc phân tích, xây dựng chẩn đoán mô hình.. Chương 3: Ứng Dụng. Đề cập đến các ứng dụng của mô hình hồi quy bội tuyến tính và hồi quy phi tuyến ngoài thực tế.

Dự BáO SảN LƯợNG LúA VIệT NAM BằNG CáC MÔ HìNH TOáN HọC

ctujsvn.ctu.edu.vn

Sử dụng số liệu từ bảng 1, chúng tôi tiến hành dự báo sản lượng lúa nước ta bằng hai phương pháp: Mô hình hồi quy và chuỗi thời gian.. Mô hình hồi quy: Sử dụng các mô hình hồi quy đã biết cho việc dự báo như: đa thức (với nhiều bậc khác nhau), cấp số cộng, cấp số nhân và hàm mũ biến dạng..

SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO LƯỢNG MƯA CHO THÀNH PHỐ CẦN THƠ

ctujsvn.ctu.edu.vn

Chúng tôi cũng đề xuất mô hình học phân cấp kết hợp giữa mô hình phân lớp và mô hình hồi quy dựa trên rừng ngẫu nhiên và máy học véc tơ hỗ trợ.. 3 MÔ HÌNH DỰ BÁO. 3.1 Mô hình hồi quy tuyến tính (linear regression - LM). Mô hình hồi quy đơn giản nhất là hàm tuyến tính (bậc 1) dùng để mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính.

Mô hình hóa quá trình thủy phân vỏ khoai lang tím nhật bằng enzyme sử dụng mô hình bề mặt đáp ứng

ctujsvn.ctu.edu.vn

Phân tích phương sai (ANOVA) của phương trình hồi quy cho bước đường hóa cho giá trị F lớn (49,67), giá trị p của mô hình rất nhỏ (p <. R Bảng 7) cho thấy mô hình có độ chính xác tương đối cao,. càng khẳng định mức độ ý nghĩa và độ tin cậy của mô hình hồi quy đa chiều được thiết lập.. Bảng 5: Thí nghiệm được bố trí theo mô hình Box- Behnken và hàm lượng đường khử. của dung dịch sau quá trình đường hóa STT X 4 X 5 X 6 Hàm lượng đường.

Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu phụ tải tỉnh Quảng Ninh năm 2025

000000273369.pdf

dlib.hust.edu.vn

Một mô hình sử dụng nhiều biến độc lập để dự báo một biến phụ thuộc được gọi là mô hình hồi quy bội.

Phân tích thống kê mô hình ARCH và một số ứng dụng trong tài chính

repository.vnu.edu.vn

Phân tích thống kê mô hình ARCH và một số ứng dụng trong tài chính. Abstract: Nghiên cứu các khái niệm về chuỗi thời gian, các mô hình hồi quy với sai số có phương sai không đổi, các loại mô hình với các loại nhiễu khác nhau.. Định nghĩa mô hình ARCH : Đưa ra các mô hình ARCH, GARCH, ARCH-M, các ràng buộc về các tham số, tính chất dừng của các chuỗi thời gian ARCH.

Dự báo nhu cầu điện năng Việt Nam từ năm 2005 đến 2020 bằng phương pháp đa hồi quy

dlib.hust.edu.vn

Trên cơ sở dự báo các kịch bản phát triển kinh tế - xã hội của từng miền, tiêu thụ điện năng cho mỗi miền trong tương lai sẽ bằng cường độ điện năng nhân với GDP. 2.3.7 Dự báo bằng mô hình hồi quy tương quan 1/ Khái niệm Mô hình hồi quy tương quan là mô hình được xây dựng nhằm mô tả mối liên hệ giữa một hiện tượng kinh tế với một hay nhiều hiện tượng khác. n1 = k, n2 = n – k – 1 n: số điểm dữ liệu Nếu: F > Fα (n1, n2) thì phương trình hồi quy được sử dụng cho dự báo

Một mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ cải tiến

ctujsvn.ctu.edu.vn

Các mô hình chuỗi thời gian không mờ như tự hồi quy, trung bình di động, trung bình di động tự hồi qui (ARIMA) đã mang lại nhiều kết quả tốt hơn trong dự báo so với các mô hình hồi quy trong nhiều trường hợp. Trong các mô hình này, mô hình ARIMA với phương pháp BoxJenkins (Box and Jenkins, 1973) được sử dụng rất rộng rãi trong nhiều áp dụng thực tế ngày nay. Tuy nhiên các mô hình chuỗi thời gian không mờ chỉ thực sự tốt khi dữ liệu phải có tính dừng và sai số nhiễu của nó phải là một ồn trắng.

Phân tích định lượng tính không chắc chắn của kết quả mô hình dự đoán lượng phát thải khí dinitơ monoxid của khu vực tự nhiên ở Phần Lan

ctujsvn.ctu.edu.vn

Hình 5: Kết quả mô phỏng giá trị hồi quy thặng dư (A) và độ lệch chuẩn (B). Hình 6: Kết quả trung bình lượng phát thải khí N 2 O (A) và độ lệch chuẩn (B) Trong Hình 7, ta có thể thấy tính không chắc. chắn của mô hình hồi quy có tỷ lệ đóng góp lớn nhất vào kết quả định lượng tính không chắc chắn của kết quả đầu ra của mô hình.

MÔ HÌNH MAXIMUM ENTROPY VÀ ỨNG DỤNG

tainguyenso.vnu.edu.vn

Rất nhiều phương pháp đã được áp dụng như: mô hình hồi quy [Fuhr, 1991], k-nearest neighbors [Dasarathy, 1991], Naïve Bayes [Joachims, 1997], cây quyết định [Fuhr, 1991], học luật quy nạp [William & Yorm, 1996], Support vector Machine [Vapnik, 1995], mô hình cực đại entropy [Berger, 1996 và Della Pietra, 1997]. Mỗi ràng buộc thể hiện một đặc trưng của dữ liệu huấn luyện.

Các yếu tố ảnh hưởng đến việc ứng dụng mô hình điện năng lượng mặt trời trên mái nhà của hộ gia đình tại Cà Mau

ctujsvn.ctu.edu.vn

Ghi chú: Biến X chỉ được chấp nhận đưa vào mô hình khi có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% (0,05) tương ứng với cột Sig.. Từ kết quả phân tích hồi quy, nghiên cứu xây dựng mô hình như sau:. Mô hình hồi quy Binary Logistic được sử dụng đã cho thấy hệ số tương quan Cox &. Như vậy, khoảng 59,2% giá trị của mô hình đã được giải thích từ hồi quy Logistic. Các kết quả kiểm định thống kê này cho thấy tính chắc chắn của mô hình hồi quy tương quan Logistic được sử dụng trong phân tích..

PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ KINH TẾ MÔ HÌNH NUÔI GÀ THẢ VƯỜN BÁN CÔNG NGHIỆP Ở HUYỆN CHÂU THÀNH A, TỈNH HẬU GIANG

ctujsvn.ctu.edu.vn

Bên cạnh đó, mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của mô hình NGTVBCN. Thông qua lược khảo một số nghiên cứu có liên quan đến hiệu quả chăn nuôi gia cầm, có thể liệt kê số tác giả như Nguyễn Hữu Tâm (2007), Nguyễn Thị Hồng Liễu (2007), Mai Văn Nam (2008), Nguyễn Thị Ngọc Hoa (2010), Huỳnh Thị Đan Xuân (2011), nhóm nghiên cứu thiết lập mô hình hồi qui tuyến tính như sau:. Bảng 1: Diễn giải các biến độc lập trong mô hình. X 1 : Chi phí.

Dự đoán xu thế, giá chỉ số chứng khoán Việt Nam VN-index sử dụng phân tích hồi quy Gaussian process và mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA

310810.pdf

dlib.hust.edu.vn

Có rất nhiều các mô hình khác nhau đƣợc áp dụng trong phân tích định lƣợng để giải bài toán dự đoán TTCK nhƣ: Phân tích hồi quy Gaussian Process [9]. Mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA [10]. Mô hình mạng Bayes (BN) [16]. Mô hình máy vector hỗ trợ (SVM) [17], v.v. Trong khuôn khổ luận văn này tác giả chỉ tập trung nghiên cứu, tìm hiểu mô hình áp dụng trên bộ dữ liệu đầu vào là chuỗi thời gian đó là: phân tích hồi quy Gaussian Proces, mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA.

Dự đoán xu thế, giá chỉ số chứng khoán Việt Nam VN-index sử dụng phân tích hồi quy Gaussian process và mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA

310810-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Phạm vi nghiên 2 cứu của luận văn là mô hình về chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA, mô hình phân tích hồi quy Gaussian Process và phương pháp kết hợp các mô hình để giải quyết bài toán dự đoán xu thế, giá chỉ số VN-Index. Tìm hiểu các lý thuyết về: cách tính chỉ số VN-Index. các phương pháp phân tích TTCK đã được nghiên cứu. lý thuyết các mô hình chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy trung bình động, phân tích hồi quy Gaussian Process.

MÔ HÌNH MỜ TSK DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU DỰA TRÊN MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ HỒI QUY

ctujsvn.ctu.edu.vn

MÔ HÌNH MỜ TSK DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIẾU DỰA TRÊN MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ HỒI QUY Nguyễn Đức Hiển 1 và Lê Mạnh Thạnh 2. Mô hình mờ, mô hình mờ TSK, máy học véc-tơ hỗ trợ, máy học véc-tơ hỗ trợ hồi qui, dự đoán giá cổ phiếu Keywords:. Bài báo này đề xuất một mô hình mờ TSK cho bài toán dự đoán giá cổ phiếu dựa trên mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ hồi qui.

Phân tích hồi quy xu thế và một áp dụng thú vị

ctujsvn.ctu.edu.vn

Xem xét những nền tảng chặt chẽ của lý thuyết hồi quy để xây dựng một mô hình như vậy, thường được gọi là “Mô hình phân tích hồi quy xu thế”, là phần nội dung thứ nhất được trình bày trong bài báo này.. Một mảng rất gần với mô hình phân tích hồi quy xu thế là các dạng ứng dụng mô hình hoá trong lý thuyết phân tích chuỗi thời gian (Groebner et al., 2011.

Mô hình dự báo giá tôm sú xuất khẩu Việt Nam

ctujsvn.ctu.edu.vn

Vì vậy, mô hình (iii) mô hình SARIMA (2,0,2)x là mô hình phù hợp nhất với bộ số liệu nghiên cứu.. Bảng 3: Tổng hợp kết quả 4 mô hình dự báo SARIMA. Mô hình SARIMA AIC SIC HQ Durbin-Watson. Bảng 4: Kết quả hồi qui tính mùa vụ mô hình SARIMA . Bảng 4 thể hiện kết quả hồi quy của mô hình SARIMA đã chọn các hệ số ước lượng đều đạt mức ý nghĩa thống kê 1%, và 5% và 10% và thống kê Durbin-Watson gần bằng 2..

Mô hình chuỗi thời gian áp dụng trong kinh tế

000000105139.pdf

dlib.hust.edu.vn

được quan tâm của các mô hình phân tích, dự báo chuỗi thời gian đó là tính khả nghịch. 402.2.2 Mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) Mô hình hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) được tích hợp từ 3 quá trình: tự hồi quy (AR) trung bình trượt (MA) và quá trình tích hợp hay sai phân (I) nhằm biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng trước khi thực hiện các thao tác phân tích và dự báo khác.

Một mô hình mờ hóa chuỗi thời gian cải tiến

ctujsvn.ctu.edu.vn

Mô hình chuỗi thời gian (TSM) được đánh giá có nhiều ưu điểm hơn nên được sử dụng rất phổ biến ngày nay. Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng các mô hình TSM như tự hồi quy (AR), mô hình tự hồi quy trung bình trượt (ARIMA) để ứng dụng trong kinh tế, môi trường và thuỷ văn (Huarng, 2001. Tuy nhiên, để xây dựng được mô hình TSM tốt thì dữ liệu phải dừng và sai số của nó phải là ồn trắng.