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基于DEA的模糊点数据回归分析 被引量:1
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作者 彭煜 张兴娟 +2 位作者 贺唐 陈思颖 盛文文 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第3期170-172,共3页
对每个训练数据的DEA有效值作为它的模糊隶属度,以表示训练数据对总体的贡献程度。从DEA的视角,获取模糊点数据,得到了基于模糊点数据的最小二乘估计,及其一些优良的统计性质。利用平均相对贴近度,给出了一个评价模型拟合效果的准则。... 对每个训练数据的DEA有效值作为它的模糊隶属度,以表示训练数据对总体的贡献程度。从DEA的视角,获取模糊点数据,得到了基于模糊点数据的最小二乘估计,及其一些优良的统计性质。利用平均相对贴近度,给出了一个评价模型拟合效果的准则。通过数值实例的计算比较,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 数据包络分析(DEA) 模糊点数据 平均相对贴近度 回归分析
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基于模糊点数据的回归变点识别 被引量:1
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作者 王惠惠 魏立力 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1407-1410,共4页
传统的变点识别算法都是在精确数据集上实现的,从而忽略了数据对分析者的重要程度这一先验信息。提出用一种基于模糊点的回归类挖掘算法来识别变点。该方法首先逐步挖掘模糊点数据集中的回归类,然后确定回归变点,因而变点的数目是自动... 传统的变点识别算法都是在精确数据集上实现的,从而忽略了数据对分析者的重要程度这一先验信息。提出用一种基于模糊点的回归类挖掘算法来识别变点。该方法首先逐步挖掘模糊点数据集中的回归类,然后确定回归变点,因而变点的数目是自动获得的,无须事先确定。试验表明,该方法不仅具有高度的稳健性,而且通过引入模糊点,将要分析数据的先验信息引入到回归类的挖掘过程中,因而所得的变点估计更具实用性。 展开更多
关键词 模糊点数据 回归变点 稳健 回归类
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