可线性化回归方法的改进和拓展  

IMPROVEMENT AND EXTENTION OF AVAILABLE LINEARIZED REGRESSION

作　　者：孙耀东[1] 王太源[1] 宗序平[1] 

机构地区：[1]扬州大学理学院数学系,江苏扬州225002

出　　处：《扬州大学学报（自然科学版）》2001年第2期11-14,共4页Journal of Yangzhou University：Natural Science Edition

摘　　要：改进了可线性化回归方法的理论 ,给出了可线性化回归新方法 ,利用实例说明 ,与传统回归法相比 ,新方法具有偏差平方和小、精确度高的优点 .并在新方法的基础上进一步拓展 ,提出扫描回归方法 ,解决一类非线性回归问题 .与马阔特 ( Marquardt)方法相比 ,所得回归曲线更理想 。This paper improves the theory and method of available linearized regression and gives the new method. Examples illustrate that the square of deviance is smaller by using the new method. The paper presents the scanning regression method to a kind of nonlinear regression models, and the results demonstrate that more reasonable regression curvature could be obtained and less computing costed than that by using the Marquardt method.

关 键 词：可线性化 偏差平方和 扫描回归方法 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]