【摘 要】
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经典回归模型的系数是常数,这种情况往往不能满足实际的需求,为了减少偏差,提高精度,允许系数是某个变量的函数,于是线性模型就变成了变系数模型。由于变系数模型能够涵盖很多常见
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经典回归模型的系数是常数,这种情况往往不能满足实际的需求,为了减少偏差,提高精度,允许系数是某个变量的函数,于是线性模型就变成了变系数模型。由于变系数模型能够涵盖很多常见模型,很多统计者对其产生了浓厚兴趣。虽然系函数的估计比经典线性回归模型难了很多,但随着计算机技术的发展,复杂的数据处理已不是难题,所以变系数模型的应用日益广泛,在生物、医学、环境、金融等信息领域,变系数模型发挥着重要的作用。本文主要是总结变系数模型的类型与系数估计方法,讨论了变系数模型的应用问题,文章主要内容的结构安排如下:第一章,主要介绍变系数模型的相关类型,展示统计学家们的研究成果。第二章,利用局部多项式的估计方法对变系数模型系数进行估计,并对重庆房价进行建模预测分析。第三章,利用最小二乘法对变系数模型进行估计,并运用变系数模型对重庆市日照时间进行预测。
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