导读:本文包含了可行的广义最小二乘法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:早稻,氮,磷,钾肥,肥效模型,异方差
可行的广义最小二乘法论文文献综述
孔庆波,章明清,李娟,许文江,章赞德[1]（2018）在《叁元肥效模型异方差诊断及其可行广义最小二乘回归建模研究》一文中研究指出【目的】探讨肥效模型建模新方法,旨在进一步提高肥效模型建模科学性和田间试验成功率。【方法】根据171个早稻"3414"设计的氮磷钾田间肥效试验结果,应用现代回归分析理论,研究叁元肥效模型异方差的产生原因和统计检验方法,应用可行广义最小二乘法(FGLS)建模策略消除肥效模型异方差的危害。【结果】根据肥效模型的专业特点,田间试验设计及其管理水平、土壤肥力水平及其空间异质性、模型设定优劣等因素是肥效模型产生异方差的主要原因。怀特(White)检验、帕克(Park)检验和冠因克-巴塞特(KB)检验表明,叁元肥效模型异方差达到统计显着水平的比例为25.15%。针对严重异方差的田间试验资料,FGLS回归建模能将部分试验点的试验结果,由普通最小二乘法(OLS)回归建模未达统计显着水平转化为达到统计显着水平,或者将非典型式转化为典型肥效模型;典型式出现几率由OLS回归建模的27.68%提高到34.99%。对典型叁元肥效模型,FGLS回归模型的推荐施肥量与OLS回归模型的推荐施肥量大致相当。研究表明,与OLS回归建模相比,FGLS回归建模大幅度降低回归模型的误差均方,同时也明显减小模型各个参数的方差,从而改善了肥效模型的拟合精度和模型预测能力。【结论】FGLS是消除或缓解叁元二次多项式肥效模型异方差的有效方法,可明显提高田间试验资料的建模成功率。(本文来源于《中国农业科学》期刊2018年04期）
吴明华[2]（2013）在《基于有限样本的可行广义最小二乘法——在解决虚假回归问题中的应用》一文中研究指出本文在Choi等(2008)的基础上,研究样本量有限时,可行广义最小二乘(FGLS)法在解决虚假回归问题时的表现。通过蒙特卡罗模拟实验,发现FGLS方法可以有效消除单位根序列及平稳自相关序列间的虚假回归现象,但在单位根序列长度较小时,表现不佳。本文还以研究沪、深股市指数间关联关系为例,对差分普通最小二乘回归法和FGLS两种建模方法进行比较,结果表明当样本量足够大时,在动态预测精度的评价标准下,FGLS方法更好。(本文来源于《数量经济技术经济研究》期刊2013年07期）
聂巧平[3]（2010）在《考虑结构突变时确定性趋势的估计与单位根检验式的选择——基于可行广义最小二乘估计的分析》一文中研究指出单位根的检验功效依赖于回归检验式中的确定性趋势,而趋势估计量的分布又取决于序列的平稳性,两者相互制约。鉴于此,本文借鉴了Perron和Yabu(2009)提出的可行广义最小二乘估计,推导了相关统计量的分布,在考虑结构突变的情况下,构造了一套确定性趋势的估计和推断程序,并通过蒙特卡罗模拟对该程序的有限样本性质进行了分析。结论显示,大多数情形下根据该程序进行的单位根检验具有较高功效。(本文来源于《数量经济技术经济研究》期刊2010年03期）
可行的广义最小二乘法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文在Choi等(2008)的基础上,研究样本量有限时,可行广义最小二乘(FGLS)法在解决虚假回归问题时的表现。通过蒙特卡罗模拟实验,发现FGLS方法可以有效消除单位根序列及平稳自相关序列间的虚假回归现象,但在单位根序列长度较小时,表现不佳。本文还以研究沪、深股市指数间关联关系为例,对差分普通最小二乘回归法和FGLS两种建模方法进行比较,结果表明当样本量足够大时,在动态预测精度的评价标准下,FGLS方法更好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可行的广义最小二乘法论文参考文献
[1].孔庆波,章明清,李娟,许文江,章赞德.叁元肥效模型异方差诊断及其可行广义最小二乘回归建模研究[J].中国农业科学.2018
[2].吴明华.基于有限样本的可行广义最小二乘法——在解决虚假回归问题中的应用[J].数量经济技术经济研究.2013
[3].聂巧平.考虑结构突变时确定性趋势的估计与单位根检验式的选择——基于可行广义最小二乘估计的分析[J].数量经济技术经济研究.2010