相关比回归模型与线性回归模型对比分析

在日常的统计天气预报中,我们采用线性相关系数挑选预报因子,但实际经验告诉我们:某些预报因子与预报对象之间存在着明显的非线性关系。我们在国外提出的相关比计算方法的基础上,把近邻权方法引入到相关比计算中,以提高其估值精度,并提出相关比回归模型,把非线性信息引入到模型中。本文通过实际试验结果分析线性回归模型与相关比回归模型的优劣、不同近邻权参数对相关比回归模型拟合、使用的影响。     

用卫星探测资料建立水稻种植面积测算模式研究

本文提出了以NOAA-AVHRR通道数据建立水稻种植面积的统计测算模式的技术方法。大样本田测算试验和应用检验结果表明,该技术方法具有较明确的物理内含,实际效果是好的,对县级空间单位的测算精度可稳定在90％以上,具有重要的实用价值。     

可进行择优决策的时间序列预报方法

文中提出了一种可对数据序列的内在信息进行多层次的开发,产生多态信息源的技术方案。把这种方案与通常的时间序列分析方法结合起来:即可形成一种可进行择优决案的时间序列预报方法。实例比较与实际应用的效果表明,这一技术方案对提高时间序列预报的准确率与稳定性,均具有意义。     

相关比和线性相关系数的对比分析

本文对相关比和线性相关系数进行了理论比较,并用实际资料对两者的相关评价特点进行了计算对比,分析结果表明相关比确实是一种优于线性相关系数的相关度量:1)它不对相关形式作任何要求,用它来反映相关比线性相关系数更为全面;2)在相关比计算的过程中,我们可以同时得到相关程度和相关形式两项信息。另外,我们还就相关比计算中的问题作了讨论,指出了应该注意的问题。