7篇
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| 1 | 多元线性回归模型的聚类分析方法研究显示文摘提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模型集合进行聚类分析。通过仿真研究验证了方法的有效性,取得满意的分析结果。 | 王惠文 叶明 Gilbert Saporta | 2009 | 系统仿真学报2009，21，22： | 23 |
| 2 | Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用显示文摘多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果. | 王惠文 陈梅玲 Gilbert Saporta | 2008 | 北京航空航天大学学报2008，34，6： | 14 |
| 3 | 基于Gram-Schmidt过程的判别变量筛选方法显示文摘利用Gram-Schmidt过程,在自变量集合中选择对判别分类解释性最强的信息,删除对分类无显著解释作用的信息以及重复解释的信息,并把挑选出来的解释变量集合变换成若干直交变量.一方面实现了判别分析模型中的变量筛选,同时也解决了自变量多重共线条件下的有效建模问题.在选入变量的过程中运用F统计量检验变量的判别作用,更容易被统计应用人员所接受.为了说明所提算法的合理性和有效性,以Fisher判别分析建模为例,通过仿真数据建模取得了合理准确的分析结论. | 王惠文 陈梅玲 Gilbert Saporta | 2011 | 北京航空航天大学学报2011，37，8： | 3 |
| 4 | 成分数据的空间自回归模型显示文摘针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处理成分数据和普通数据。通过利用等距对数比(ilr)变换将成分数据解约束,得到了新模型的参数估计量。蒙特卡罗模拟实验验证了所提估计方法的有效性。 | 黄婷婷 王惠文 SAPORTA Gilbert | 2019 | 北京航空航天大学学报2019，45，1： | 1 |
| 5 | Data fusion and data grafting 显示文摘 | Gilbert Saporta | 2002 | Computational Statistics and Data Analysis2002，38，： | 1 |
| 6 | PLS classification of functional data显示文摘 | Cristian Preda Gilbert Saporta Caroline Leveder | 2007 | Computational Statistics2007，22，： | 1 |
| 7 | 非线性回归的自动化建模过程显示文摘提出一种非线性回归的自动化建模过程。文中将基于Gram-Schmidt过程的回归方法与交叉有效性分析相结合,首先构造出备选的回归模型集合,然后通过进行多次交叉有效性验证的方法,对构造出的一系列的备选模型,采用投票方式,挑选出被选中次数最多的模型作为最终确定的回归模型。该建模过程形成一种自动确定非线性回归模型的机制。仿真研究表明,采用本文所提出的自动化建模方法,可以合理有效地确定最终模型,并且模型具有良好的稳健性和预测效果。 | 叶明 Gilbert Saporta 王惠文 | 2009 | 系统工程2009，27，7： | 0 |
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