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基于m-WOD序列非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性
1
作者 苏欣 王彬 《白城师范学院学报》 2024年第5期22-28,共7页
利用m-WOD序列的性质和概率不等式,研究了基于m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性并得到了其收敛速度.首先,给出了研究需要用到的预备知识.然后,证明了m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性及其收敛速度... 利用m-WOD序列的性质和概率不等式,研究了基于m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性并得到了其收敛速度.首先,给出了研究需要用到的预备知识.然后,证明了m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性及其收敛速度.最后,以最近邻估计为例,验证了相应的完全收敛性及其收敛速度的正确性. 展开更多
关键词 m-WOD序列 非参数回归模型 线性加权估计 完全收敛性
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相依误差下异方差非参数回归模型的样条估计 被引量：5
2
作者 武新乾 程芳 徐珍 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期265-274,共10页
一些经济金融等实际数据中含有非线性趋势、异方差和相依关系,固定设计和相依误差下的异方差非参数回归模型因其能够反映这些数据特征而有着重要的应用.样条方法是常用的非参数光滑方法之一.为了探究样条方法在这类模型中的可用性,本文... 一些经济金融等实际数据中含有非线性趋势、异方差和相依关系,固定设计和相依误差下的异方差非参数回归模型因其能够反映这些数据特征而有着重要的应用.样条方法是常用的非参数光滑方法之一.为了探究样条方法在这类模型中的可用性,本文在α-混合条件下,讨论了均值函数和方差函数的多项式样条估计的逐点相合性,得到了逐点收敛速度.此外,还对所讨论的方法进行了数值模拟,结果表明样条方法在这类模型的应用中是可行的. 展开更多
关键词 非参数回归模型 样条估计 相合性 收敛速度
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基于非参数回归的短时交通流预测研究综述 被引量：12
3
作者 李振龙 张利国 钱海峰 《交通运输工程与信息学报》 2008年第4期34-39,共6页
短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空-天气环境... 短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空-天气环境相结合的状态向量选取方法以及基于密集度和状态向量的自适应变K机制等,期望通过这些改进能提高基于非参数回归短时交通流的预测精度,为交通控制和交通诱导建立基础。 展开更多
关键词 非参数回归 短时交通流 预测
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非参数回归函数之改良基于分割的估计的强相合性(英文) 被引量：9
4
作者 赵林城 刁国庆 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第2期192-196,共5页
设（X，Y），（X1，Y1），…，（Xn,Yn)为取值于R^d×R的i.i.d.随机变量，E（|Y|)<∞，设mn(x)为回归函数m(x)=E(Y|X=x)基于分割的估计，本文对mn(x)进行改良的条件下得到改良的基于分割的强相合估计。
关键词 非参数回归估计 强相合性 分割 估计
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误差为线性过程时非参数回归模型变点的两步估计(英文) 被引量：2
5
作者 赵文芝 田铮 夏志明 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期721-730,共10页
本文给出误差为线性过程时非参数回归模型变点两步估计。第一步,给出变点位置的初始估计,并且证明了该估计量的相合性;第二步,在变点初始估计值的基础上推导出变点位置的最终估计量并给出了该估计量的收敛速度。数值模拟以及尼罗河数据... 本文给出误差为线性过程时非参数回归模型变点两步估计。第一步,给出变点位置的初始估计,并且证明了该估计量的相合性;第二步,在变点初始估计值的基础上推导出变点位置的最终估计量并给出了该估计量的收敛速度。数值模拟以及尼罗河数据实例分析的结果说明方法的有效性。 展开更多
关键词 非参数回归模型 变点 线性过程 弱相合性 收敛速度
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非参数回归在物流配送中心库存量中的应用 被引量：3
6
作者 林森 邱荣祖 洪伟 《物流技术》 2009年第11期106-108,共3页
以物流配送中心库存管理策略(R,S)中库存量预测的问题为研究对象,提出应用非参数回归方法对库存量进行拟合,用该方法与最小二乘法比较。并用非参数K邻近法则对库存量进行预测,丰富订货期制定方法。以某物流配送中心31天大米滞留库存量... 以物流配送中心库存管理策略(R,S)中库存量预测的问题为研究对象,提出应用非参数回归方法对库存量进行拟合,用该方法与最小二乘法比较。并用非参数K邻近法则对库存量进行预测,丰富订货期制定方法。以某物流配送中心31天大米滞留库存量数据为例,研究结果表明,核回归模型拟合值较一元二次回归模型优异,得到较为理想的结果,实现通过统计模型客观地对物流配送中心库存信息智能化管理提供理论依据。 展开更多
关键词 非参数回归 核回归 邻近法则 库存量 滞留期
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“平滑调整假说”适用于中国农产品贸易吗——来自多元非参数回归模型的检验 被引量：4
7
作者 于峰 卢进勇 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第10期62-67,共6页
本文在农产品贸易相关数据基础上运用多元非参数回归模型检验"平滑调整假说"在中国农产品贸易中的适用性。结果显示:农业劳动力调整成本与农产品产业内贸易水平和农业劳动者人均收入均呈反向变动关系,与农产品显性需求和农业... 本文在农产品贸易相关数据基础上运用多元非参数回归模型检验"平滑调整假说"在中国农产品贸易中的适用性。结果显示:农业劳动力调整成本与农产品产业内贸易水平和农业劳动者人均收入均呈反向变动关系,与农产品显性需求和农业贸易开放度均呈正向变动关系,这证实"平滑调整假说"在中国农产品贸易中的有效性。为缓解竞争日趋激烈的农产品贸易给农业带来的调整成本压力,我国应从完善农产品贸易管理体制、科技兴农、实施农产品品牌差异战略等入手,提高农产品产业内贸易水平。 展开更多
关键词 农产品贸易 平滑调整假说 多元非参数回归模型
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连续时间下非参数回归模型的误差密度估计 被引量：3
8
作者 沈家 张娟 《应用数学》 CSCD 北大核心 2002年第4期62-66,共5页
本文研究连续时间下非参数回归的误差密度估计问题 ,给出误差密度的一个核估计量 ,利用回归函数的核估计在紧区间上一致均收敛的结论证明了该统计量渐近无偏差 ,均方相合性 ,并说明了该核估计中窗宽选取的办法 .
关键词 连续时间 非参数回归模型 误差密度估计 核估计
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前向神经网络:一个新的非参数回归方法 被引量：2
9
作者 李体政 曹艳平 李阳 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2009年第2期207-211,共5页
从统计建模的观点,前向神经网络可以看作是一个新的非参数回归方法.通过模拟例子和实际例子对前向神经网络和局部多项式光滑方法的有限样本行为进行了对比,结果表明前向神经网络稍微优于局部多项式光滑方法.此外,对前向神经网络的优点... 从统计建模的观点,前向神经网络可以看作是一个新的非参数回归方法.通过模拟例子和实际例子对前向神经网络和局部多项式光滑方法的有限样本行为进行了对比,结果表明前向神经网络稍微优于局部多项式光滑方法.此外,对前向神经网络的优点和存在的问题进行了深入讨论. 展开更多
关键词 前向神经网络 非参数回归模型 局部多项式光滑
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基于贝叶斯神经网络的非参数回归 被引量：2
10
作者 杨斌 聂在平 +1 位作者 夏耀先 蒋荣生 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期159-162,共4页
提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参... 提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。 展开更多
关键词 贝叶斯神经网络 非参数回归 人工智能
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缺失数据下φ混合样本情形非参数回归函数的经验似然推断 被引量：2
11
作者 李英华 秦永松 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2016年第4期331-340,共10页
在φ混合的随机误差下,本文研究了固定设计及响应变量有缺失的非参数回归模型中回归函数的经验似然置信区间的构造.首先采用非参数回归填补法对缺失的数据进行填补,其次利用补足后得到的"完全样本"构造了非参数回归函数的经... 在φ混合的随机误差下,本文研究了固定设计及响应变量有缺失的非参数回归模型中回归函数的经验似然置信区间的构造.首先采用非参数回归填补法对缺失的数据进行填补,其次利用补足后得到的"完全样本"构造了非参数回归函数的经验似然比统计量,并证明了经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,利用此结果可以构造非参数回归函数的经验似然置信区间. 展开更多
关键词 缺失数据 φ混合 非参数回归函数 经验似然
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非参数回归模型变点两步估计法及实证分析 被引量：1
12
作者 赵文芝 夏志明 贺飞跃 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2016年第3期351-355,共5页
针对非参数回归模型变点问题,给出了变点的两步估计方法.第一步,用局部线性方法给出变点的初始估计量;第二步,在初始估计量的邻域内,用CUSUM方法给出变点的最终估计量,同时获得了变点跃度的估计量.蒙特卡罗随机模拟结果表明了此方法的... 针对非参数回归模型变点问题,给出了变点的两步估计方法.第一步,用局部线性方法给出变点的初始估计量;第二步,在初始估计量的邻域内,用CUSUM方法给出变点的最终估计量,同时获得了变点跃度的估计量.蒙特卡罗随机模拟结果表明了此方法的有效性.最后以尼罗河流量数据,美元兑换人民币汇率数据以及北半球月平均气温数据为例进行分析,结果说明此方法有实际应用价值. 展开更多
关键词 非参数回归模型 变点 局部线性方法 CUSUM
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相依样本非参数回归模型误差的相合估计 被引量：2
13
作者 秦更生 蒋泽云 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1995年第4期371-377,共7页
考虑非参数回归模型Y_i=g(X_i)+c_i,i=1,2,…,其中误差㈦)为吵混合随机变量序列且具有公共的未知密度f(·),g(x)=E(Y|X=t)为未知回归函数。本文首先基于g(·)的非参数估计l(x)定义残差,然后基于残差构造f(·)的估计l(x),最... 考虑非参数回归模型Y_i=g(X_i)+c_i,i=1,2,…,其中误差㈦)为吵混合随机变量序列且具有公共的未知密度f(·),g(x)=E(Y|X=t)为未知回归函数。本文首先基于g(·)的非参数估计l(x)定义残差,然后基于残差构造f(·)的估计l(x),最后在适当条件下建立l(x)的逐点相合性及一致强相合性。 展开更多
关键词 相依样本 误差密度估计 相合性 非参数回归模型
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两两NQD序列下非参数回归函数估计的相合性 被引量：3
14
作者 黄娟 李乃医 《华东交通大学学报》 2006年第2期171-172,共2页
在两两NQD序列误差下讨论Priestly,M.B.和Chao,M.T.[1]提出的一类给参数回归函数加权核估计的相合性.
关键词 NQD序列误差 非参数回归函数 加权核估计 矩相合 强相合
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基于非参数回归模型的引水发电隧洞洞径选取 被引量：1
15
作者 范承存 周小军 张小春 《水力发电》 北大核心 2012年第3期8-10,共3页
引水发电隧洞一般采用有压圆形洞,洞径选取需综合考虑工程造价和发电效益。根据洞径与隧洞工程造价、发电效益的关系,采用非参数回归模型求得经济洞径。实际应用结果表明,采用非参数回归模型选取洞径更方便。
关键词 引水隧洞 非参数回归模型 经济洞径
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非参数回归函数最近邻估计强相合性的研究 被引量：5
16
作者 孙道德 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第1期113-117,共5页
在样本序列{(xn,yn),n≥1}为平稳Φ-混合的情况下,研究了回归函数m(x)的最近邻估计mn(x)的强相合性问题,并给出了它在非参数判别中的一个应用.
关键词 非参数回归函数 最近邻估计 平稳Ф-混合序列 强相合性
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截尾样本下非参数回归函数改良分割估计的渐近正态性 被引量：1
17
作者 姚梅 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1756-1760,共5页
设{(Xi,Yi),i≥1}是从取值于Rd×R1的总体(X,Y)中抽出的一个i.i.d样本E|Y|<∞。文章在简洁的条件下,利用截尾数据的性质和鞅的有关理论,证明了非参数回归函数改良分割估计的渐近正态性。
关键词 截尾样本 非参数回归函数 改良分割估计 渐近正态性
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广义非参数回归的B样本贝叶斯估计 被引量：1
18
作者 卢一强 茆诗松 《应用数学》 CSCD 北大核心 2005年第1期8-13,共6页
本文主要研究广义非参数模型B样条Bayes估计 .将回归函数按照B样条基展开 ,我们不具体选择节点的个数 ,而是节点个数取均匀的无信息先验 ,样条函数系数取正态先验 ,用B样条函数的后验均值估计回归函数 .并给出了回归函数B样条Bayes估计... 本文主要研究广义非参数模型B样条Bayes估计 .将回归函数按照B样条基展开 ,我们不具体选择节点的个数 ,而是节点个数取均匀的无信息先验 ,样条函数系数取正态先验 ,用B样条函数的后验均值估计回归函数 .并给出了回归函数B样条Bayes估计的MCMC的模拟计算方法 .通过对Logistic非参数回归的模拟研究 。 展开更多
关键词 广义非参数回归 B样条函数 非参数的Bayes估计 Laplace’s METHOD 重要抽样 MCMC模拟
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非参数回归函数的置信区间 被引量：2
19
作者 薛留根 《应用科学学报》 CAS CSCD 2002年第1期77-79,共3页
利用随机加权法构造非参数回归函数的随机加权统计量 ,证明了用随机加权统计量的分布去逼近原估计量的误差分布 ,其精度可达到 o( n- 1 /( d + 2 ) lnn Mn) ,a.s.,其中 0 <Mn→∞ .该结果可以用于构造未知回归函数 m( x)
关键词 非参数回归函数 置信区间 核估计 随机加权法
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非参数回归函数估计的随机加权逼近 被引量：2
20
作者 薛留根 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1999年第4期411-424,共14页
本文应用随机加权法的思想构造了回归函数的最近邻估计和核估计的随机加权统计量，并证明了用随机加权统计量的分布逼近两类估计量的分布之精度可达到ｏ（ｎ^（－１／２Ｐ），其中１＜ｐ ≤ ２．
关键词 回归函数 最近邻估计 随机加权逼近 非参数回归
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