In this paper, the normalized inter

In this paper, the normalized interval regression model is proposed to analyze how the uncertainty of an output is allocated to the coefficients of input variables and which input variable is more deterministic. In the normalized upper regression model, the input variable whose coefficient has a wider spread has a less deterministic effect on the output. It implies that estimating the output by such an input variable is more unreliable. In the normalized lower regression model, the influence relationship between the input and the output variables can be found out by using the interval coefficients. The positive lower endpoint of the interval coefficient of an input variable implies that the output variable has a positive influence relationship with this input variable whereas the negative upper endpoint of the interval coefficient of an input variable shows that the output variable has a negative influence relationship with it.
In order to obtain the possibilistic functional relationship of the major data, we propose two outlier detection approaches for the upper and lower interval regression models, respectively. In the duality approach, the dual problem of the upper regression model is used to find out the potential outliers. By introducing the decrease ratio, the outliers can be efficiently identified and deleted. In the relaxation approach, by introducing the relaxation variable, the lower regression model becomes feasible. The outliers are regarded as the data corresponding to the largest value of the relaxation variable.
As a real application, we study a house pricing problem. Household size, loan ratio and annual household income are identified as the inputs and acceptable purchase price is the interval output. The data were collected from the survey in Shanghai. Since some data make the upper regression model have a huge spread and the lower regression model infeasible, by using the proposed approaches, we delete the outliers and obtain appropriate upper and lower interval regression models. Analysis results provide insights into the housing market and important policy implications in regulating urban land development.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้รูปแบบการถดถอยปกติช่วงเวลาที่มีการเสนอในการวิเคราะห์ว่าความไม่แน่นอนของการส่งออกที่มีการจัดสรรให้กับค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรและที่เป็นตัวแปรที่กำหนดมากขึ้น ในรูปแบบการถดถอยปกติบนตัวแปรที่มีค่าสัมประสิทธิ์มีการแพร่กระจายในวงกว้างมีผลต่อการกำหนดน้อยลงในการส่งออก มันแสดงให้เห็นว่าการประเมินการส่งออกด้วยเช่นตัวแปรการป้อนข้อมูลจะไม่น่าเชื่อถือมากขึ้น ในปกติแบบการถดถอยที่ต่ำกว่าความสัมพันธ์ระหว่างอิทธิพลของการป้อนข้อมูลและตัวแปรที่ส่งออกสามารถพบได้โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ช่วงเวลา ปลายทางที่ต่ำกว่าในเชิงบวกของค่าสัมประสิทธิ์ช่วงเวลาของตัวแปรการป้อนข้อมูลแสดงให้เห็นว่าตัวแปรที่ส่งออกมีความสัมพันธ์ที่มีอิทธิพลทางบวกกับตัวแปรการป้อนข้อมูลนี้ในขณะที่ปลายทางบนเชิงลบของค่าสัมประสิทธิ์ช่วงเวลาของตัวแปรการป้อนข้อมูลแสดงให้เห็นว่าตัวแปรที่ส่งออกมีความสัมพันธ์ที่มีอิทธิพลเชิงลบกับ มัน.
เพื่อให้ได้ความสัมพันธ์การทำงาน possibilistic ของข้อมูลที่สำคัญที่เรานำเสนอการตรวจสอบขอบเขตสองวิธีสำหรับรูปแบบการถดถอยช่วงบนและล่างตามลำดับ ในแนวทางของคู่ปัญหาคู่ของรูปแบบการถดถอยบนจะใช้ในการหาค่าผิดปกติที่อาจเกิดขึ้น โดยการแนะนำอัตราการลดลงของค่าผิดปกติสามารถระบุได้อย่างมีประสิทธิภาพและถูกลบ ในแนวทางการผ่อนคลายโดยการแนะนำตัวแปรผ่อนคลายแบบถดถอยลดลงจะกลายเป็นไปได้ ค่าผิดปกติได้รับการยกย่องเป็นข้อมูลที่สอดคล้องกับค่าที่มากที่สุดของตัวแปรผ่อนคลาย.
เป็นโปรแกรมจริงเราศึกษาปัญหาการกำหนดราคาบ้าน ครัวเรือนขนาดสัดส่วนเงินให้สินเชื่อและรายได้ครัวเรือนต่อปีมีการระบุว่าเป็นปัจจัยการผลิตและราคาซื้อที่ยอมรับได้คือการส่งออกช่วง เก็บรวบรวมข้อมูลจากการสำรวจในเซี่ยงไฮ้ เนื่องจากข้อมูลบางอย่างที่ทำให้รูปแบบการถดถอยบนมีการแพร่กระจายขนาดใหญ่และรูปแบบการถดถอยลดลงไปไม่ได้โดยใช้วิธีการที่นำเสนอเราลบค่าผิดปกติและได้รับที่เหมาะสมบนและล่างรุ่นถดถอยช่วงเวลา ผลการวิเคราะห์ให้ข้อมูลเชิงลึกในตลาดที่อยู่อาศัยและผลกระทบของนโยบายที่สำคัญในการควบคุมการพัฒนาที่ดินในเมือง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้ ปกติช่วงถดถอยแบบจำลองเสนอให้วิเคราะห์ว่า ความไม่แน่นอนของผลผลิตจะจัดสรรให้กับสัมประสิทธิ์ของตัวแปร และตัวแปรที่เข้าติดตั้งใช้งานเพิ่มเติม ในรูปด้านบนแบบจำลองการถดถอย , การใส่ตัวแปรที่มีค่าสัมประสิทธิ์มีการแพร่กระจายที่กว้างขึ้นมี Effect deterministic น้อยลงในการส่งออก มันหมายความว่าการประมาณผลผลิตเช่นการใส่ตัวแปรที่ไม่น่าเชื่อถือมากขึ้น ในรูปล่าง regression model , อิทธิพลความสัมพันธ์ ระหว่างข้อมูลและการแสดงผลตัวแปรที่สามารถพบได้โดยใช้ช่วงค่าสัมประสิทธิ์ ปลายทางของช่วงล่างบวกค่าใส่ตัวแปรบางตัวแปร ออก มี อิทธิพล มีความสัมพันธ์ทางบวกกับใส่ตัวแปรและข้อมูลบนเชิงลบของสัมประสิทธิ์ของตัวแปร input ช่วงที่ผลผลิตตัวแปรมีความสัมพันธ์กับอิทธิพลเชิงลบ .เพื่อให้ได้ความสัมพันธ์การทำงาน possibilistic ของข้อมูลหลัก เราเสนอสองแนวทางการตรวจหาค่าสำหรับบนและล่างช่วงถดถอยแบบตามลำดับ ในแนวทางการต่อสู้ ปัญหาคู่ของตัวแบบการถดถอยบนจะใช้ในการหาค่าผิดปกติที่อาจเกิดขึ้น โดยการนำอัตราส่วนลด ระดับที่สามารถระบุได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลบ วิธีในการผ่อนคลายด้วยการแนะนำการผ่อนคลาย , ตัวแปร , แบบจำลองการถดถอยจะลดลงไปได้ ค่าผิดปกติจะถือเป็นข้อมูลที่สอดคล้องกับค่าที่มากที่สุดของการพักผ่อนที่ตัวแปรเป็นโปรแกรมจริง เราศึกษาบ้านปัญหาด้านราคา ขนาดครัวเรือน อัตราเงินกู้และรายได้ครัวเรือนจะถูกระบุเป็นข้อมูลและราคาซื้อที่ยอมรับได้คือช่วงออก เก็บรวบรวมข้อมูลจากการสำรวจในเซี่ยงไฮ้ เนื่องจากข้อมูลบางส่วนทำให้การถดถอยแบบด้านบนมีการแพร่กระจายขนาดใหญ่และแบบจำลองการถดถอยที่ลดลง โดยใช้การนำเสนอแนวทาง เราลบค่าผิดปกติและได้รับที่เหมาะสมบนและล่างช่วงถดถอยแบบ ผลวิเคราะห์ให้ข้อมูลเชิงลึกในตลาดที่อยู่อาศัย และข้อเสนอแนะเชิงนโยบายที่สำคัญในการควบคุมการพัฒนาเมืองที่ดิน