【摘 要】
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研究通过对样本"点"数据打包形成的区间型符号数据的回归分析.针对现有区间数回归分析只利用区间数的端点信息这一问题,分析如何充分利用原始的样本"点"数据信息,即区间数的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71671121);天津市哲学社会科学研究规划项目(TJGL17-011)
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研究通过对样本"点"数据打包形成的区间型符号数据的回归分析.针对现有区间数回归分析只利用区间数的端点信息这一问题,分析如何充分利用原始的样本"点"数据信息,即区间数的内部散点信息.首先从理论上推导了当假设原始样本点数据误差项满足回归分析所假定的三条性质时,区间数据回归分析的误差项也满足这三条性质.然后,在考虑散点的区间型符号数据描述性统计量的基础上,提出了一种新的区间型符号数据回归分析的参数估计方法.随之给出了区间预测方法.最后选取常用的CCRM作为对比算法,分别通过随机模拟和实例分析,验证了文中方法的有效性.
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