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Bootstrap方法在非参数核估计中的研究与应用
被引量：
9
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作者
潘海涛
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第23期22-24,共3页
当数据中存在异常值时,Bootstrap样本可能比原有样本含有更多的"污染",这会影响要进行的统计推断的有效性。文章讨论了在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数(influence function)得到重新抽样的概率,使用调整后的非等概率B...
当数据中存在异常值时,Bootstrap样本可能比原有样本含有更多的"污染",这会影响要进行的统计推断的有效性。文章讨论了在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数(influence function)得到重新抽样的概率,使用调整后的非等概率Bootstrap抽样方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的。数值模拟的结果表明了这种处理方法的有效性。
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关键词
非参数n-w回归
BOOTSTRAP
影响函数
带宽选择
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题名
Bootstrap方法在非参数核估计中的研究与应用
被引量：
9
1
作者
潘海涛
机构
西安财经学院统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第23期22-24,共3页
基金
西安统计研究院课题(07JD13)
文摘
当数据中存在异常值时,Bootstrap样本可能比原有样本含有更多的"污染",这会影响要进行的统计推断的有效性。文章讨论了在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数(influence function)得到重新抽样的概率,使用调整后的非等概率Bootstrap抽样方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的。数值模拟的结果表明了这种处理方法的有效性。
关键词
非参数n-w回归
BOOTSTRAP
影响函数
带宽选择
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Bootstrap方法在非参数核估计中的研究与应用
潘海涛
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010
9
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