回归模型的估计方法及在林业中的应用研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
1 绪论	第13-31页
·前言	第13-14页
·研究概述	第14-23页
·共线性概述	第14-18页
·岭回归消除共线性	第15-16页
·主成份回归消除共线性	第16-17页
·偏最小二乘回归消除共线性	第17-18页
·异方差概述	第18-19页
·度量误差概述	第19-21页
·线性度量误差模型	第20-21页
·非线性度量误差模型	第21页
·联立方程组模型概述	第21-23页
·国外研究状况	第23-24页
·国内研究状况	第24-30页
·研究的发展趋势	第30-31页
2 研究内容和方法	第31-37页
·林业建模中共线性问题及研究方法	第31页
·异方差问题及研究方法	第31-34页
·林业建模中的异方差问题	第31-32页
·加权回归消除异方差中权函数的构造方法	第32-34页
·度量误差问题及研究方法	第34-35页
·林业建模中的度量误差问题	第34页
·林业建模中的度量误差模型方法	第34-35页
·联立方程组模型及研究方法	第35-37页
3 林业中模型的共线性研究	第37-55页
·模型构造	第37-38页
·模型中的共线性检验	第38-46页
·相关系数阵分析	第39-40页
·条件指数、容限度、方差膨胀因子判定法	第40-41页
·通径分析检验法	第41-45页
·小结	第45-46页
·共线性的处理方法	第46-53页
·岭回归	第46-48页
·主成份回归	第48-50页
·偏最小二乘回归	第50-52页
·对比分析	第52-53页
·总结	第53-55页
4 模型中的异方差研究	第55-78页
·模型的选择	第55页
·模型中异方差的检验	第55-61页
·思茅松树高曲线方程中的异方差检验	第57-59页
·兴安落叶松材积模型中的异方差检验	第59-61页
·异方差的消除	第61-68页
·思茅松树高曲线方程中的异方差消除	第61-65页
·定式权函数加权法	第61-64页
·非定式权函数加权法	第64-65页
·兴安落叶松材积模型中的异方差消除	第65-68页
·自变量构造权函数加权法	第65-66页
·因变量构造权函数加权法	第66-67页
·模型本身构造权函数加权法	第67-68页
·加权估计与普通最小二乘估计对比分析	第68-73页
·思茅松树高曲线方程加权与未加权对比	第68-71页
·兴安落叶松材积模型加权与未加权对比	第71-73页
·思茅松树高曲线方程中异方差问题的进一步研究	第73-77页
·异方差性强弱的判别	第73-75页
·非定式权函数加权中r 的取值	第75页
·异方差性对r 取值的影响	第75-77页
·总结	第77-78页
5. 材积模型中的度量误差影响及参数估计研究	第78-93页
·引言	第78页
·度量误差对落叶松材积模型的影响	第78-86页
·因变量的度量误差对参数估计的影响	第78-82页
·自变量的度量误差对参数估计的影响	第82-86页
·带有度量误差的材积模型的参数估计	第86-91页
·总结	第91-93页
6 二元立木材积模型的联立方程组模型估计方法研究	第93-98页
·二元立木材积模型	第93-94页
·二元立木材积模型的联立方程组模型方法	第94-96页
·模型建立	第94-95页
·通常非线性估计	第95页
·二步估计	第95-96页
·对比分析	第96-97页
·总结	第97-98页
7 结论、创新和讨论	第98-102页
·结论	第98-100页
·共线性处理方法	第98-99页
·加权回归消除异方差中权函数的选择	第99页
·度量误差的处理方法	第99-100页
·联立方程组模型方法	第100页
·创新	第100-101页
·讨论	第101-102页
主要参考文献	第102-107页
致谢	第107页