广义S形曲线非线性回归模型及其在文献计量学中的应用

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第一章,简要介绍了非线性回归分析的一般方法,给出了建立非线性回归模型的主要步骤和基本流程图,总结出在非线性状态进行模型期望函数选择的意义和一般的选取原则和方法,说明了参数迭代初估值的设定在各种迭代法中的重要性及其与迭代收敛和收敛速度之间的密切关系.除此之外,还指出了非线性回归与线性回归在分析方法以及参数和模型检验方面的差异和存在的问题.第二章,由常见的几种S开曲线归纳出一般S形函数的基本特征关系式,在此基础上进一步分析了各类S形函数增长率与响应变量增长的变化关系,以Richards曲线的增长率为原形,Gompertz曲线的初值为渐近值,通过求解方程初值问题推导出具有一般S形特征的广义S形函数表达式.这样,在对S形特征观测数据的非线性回归分析中,可首先考虑直接选取广义S形函数作为模型期望函数.第三章,给出了S形函数参数初估值的六种设定方法和广义S形函数及其它几种常见S形函数参数初估值的设定结果.采用这些方法并通过SAS/TATA统计软件编程处理方式,成功地建立了国内出版机构增长的广义S形曲线非线性回归模型,对三十年来国内出版机构增长的变化过程进行了有效的拟合和预测.其中包括有关参数估计和模型检验的SAS/TATA语言程序输出结果和几种S形曲线模型拟合效果的对比分析.第四章,分析了文献计量学中不同时基关于科技文献增长模型的产生机理和模型的结构缺点.借用广义S形曲线非线性回归模型,对至今一直使用的文献增长综合模型进行了结构调整,给出了科技文献增长的广义综合模型.作为广义S形曲线非线性回归模型的一个具体应用,最后通过对几类文献观测数据分别建立的不同模型的拟合效果分析,肯定了广义S形曲线非线性回归模型的有效性和实用性.该文给出的广义S形函数表达式和S形函数参数初估值的设定方法,能够在局部范围内解决S形曲线非线性回归分析中两个较为困难的问题:期望函数和参数初估值的设定,从而使得对具有S形特征的一类观测数据的非线性回归分析变得相对容易,实例分析结果也说明广义S形曲线非线性回归模型拟合误差和稳定性通常要优于其它同类S形曲线模型,而且还可在参数估计结果的基础上,根据调节因子参数d的估计值进一步给出所对应的三参数S形曲线模型,以起到简化模型的作用.
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