删失数据下回归函数的最近邻估计(英文) 被引量：2

1

作者 周勇 朱力行 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1998年第2期191-202,共12页

设（X，Y）是一随机向量且变量Y的均值存在．假定Y被另一分布G的随机变量t删失，仅能观察到不完全数据（xi，Yi^ti,δi），i＝1，2，…n，其中Yi^ti＝min（Yi，Ti）,δi=I（Yi≤ti）。为了给出回归函数m（x）＝E（Y|X）的估计。文中使用... 设（X，Y）是一随机向量且变量Y的均值存在．假定Y被另一分布G的随机变量t删失，仅能观察到不完全数据（xi，Yi^ti,δi），i＝1，2，…n，其中Yi^ti＝min（Yi，Ti）,δi=I（Yi≤ti）。为了给出回归函数m（x）＝E（Y|X）的估计。文中使用了Stute提出的最近邻型回归估计，并给出了该估计的强相合性结果． 展开更多

关键词 删失数据 回归函数 强相合性 最近邻估计

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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

2

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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截尾数据半参数回归模型的估计理论 被引量：3

3

作者 潘建敏 《杭州大学学报（自然科学版）》 CSCD 1996年第2期127-136,共10页

本文研究了截尾情形下半参数回归模型中未知参数及函数的估计问题，得到了它们的大样本性质，这些结果与非截尾情形的结果基本一致．

关键词 半参数回归模型 截尾数据 最近邻估计

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截断样本下回归函数最近邻估计的强收敛速度

4

作者 秦永松 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1991年第2期5-10,共6页

利用Hoeffding不等式讨论截断样本下非参数回归函数的一种最近邻估计,在一定的条件下得到了估计的强收敛速度,从而部分地解决了郑祖康提出的问题。

关键词 回归函数 最近冷估计 强收敛速度

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最近邻回归估计的随机加权逼近

5

作者 王炳章 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1997年第2期157-162,共6页

研究了一种最近邻回归估计的分布逼近问题．利用随机加权法，给出了最近邻回归估计误差的逼近分布及其逼近的精度。

关键词 取近邻估计 回归函数 随机加权逼近 误差分布

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回归函数基于分割估计的若干结果

6

作者 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1223-1225,共3页

设(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)为取值于Rd×R1上的一组样本,在独立同分布(i.i.d)样本下,构造了截尾数据时回归函数基于分割估计及改良基于分割估计,并获得了其强相合性;在同分布φ-mixing相依样本下,获得了回归函数基于分割估计及... 设(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)为取值于Rd×R1上的一组样本,在独立同分布(i.i.d)样本下,构造了截尾数据时回归函数基于分割估计及改良基于分割估计,并获得了其强相合性;在同分布φ-mixing相依样本下,获得了回归函数基于分割估计及改良基于分割估计的强相合性及收敛速度。 展开更多

关键词 回归函数 分割估计 改良分割估计 截尾样本 ψ-mixing样本 强相合性

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删失数据的回归函数的随机窗宽核估计

7

作者 陈平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1992年第1期89-95,共7页

设(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)是来自具有密度函数f(x,y)的总体的R^d×R(d≥1)中的iid。样本,而{Y_i}受到另一列删失随机变量{T_i}的影响。本文定义了一类回归函数m(x)=E(Y/X=x)的核估计m_n(x),其中窗宽h_n(x)不仅依赖于样本X_1,X_2,…,... 设(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)是来自具有密度函数f(x,y)的总体的R^d×R(d≥1)中的iid。样本,而{Y_i}受到另一列删失随机变量{T_i}的影响。本文定义了一类回归函数m(x)=E(Y/X=x)的核估计m_n(x),其中窗宽h_n(x)不仅依赖于样本X_1,X_2,…,X_n,还与x有关。本文在关于核及h_n(x)适当条件下证明了m_n(x)的一致弱相合性,并将此结果推广到m(x)的的最近邻估计。 展开更多

关键词 删失数据 回归函数 核估计

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非参数分布自由的回归函数核估计的相合性

8

作者 胡玉萍 《郑州工业大学学报》 1999年第1期60-63,共4页

设（Ｘｉ，Ｙｉ），ｉ＝１，…，ｎ是从取值于ＲｄＸＲ１的随机向量（Ｘ，Ｙ）中抽取的ｉｄ样本，Ｅ（｜Ｙ｜）＜∞，而以ｍ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）表示回归函数．在合适条件下获得了一类基于完全和截尾数据回归函数核估计的逐点相合... 设（Ｘｉ，Ｙｉ），ｉ＝１，…，ｎ是从取值于ＲｄＸＲ１的随机向量（Ｘ，Ｙ）中抽取的ｉｄ样本，Ｅ（｜Ｙ｜）＜∞，而以ｍ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）表示回归函数．在合适条件下获得了一类基于完全和截尾数据回归函数核估计的逐点相合性，所获的结果对于所有Ｘ的分布μ均成立。 展开更多

关键词 回归函数 核估计 分布自由 相合性 非参数统计

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局部k最近邻加权线性回归的光谱反射率重建 被引量：6

9

作者 卢德俊 爨凯旋 张伟峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3708-3712,共5页

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高... 现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高、分辨率低、测量时间慢等问题。随着数码成像设备的普及,基于相机RGB响应值的光谱反射率重建算法具有重要现实意义。光谱反射率重建的目的是建立低维RGB响应值到高维光谱反射率向量的映射关系,回归方法在这一领域已取得广泛应用。由于光谱反射率向量所处的空间是嵌在高维欧氏空间中的一个低维子流形,在训练样本有限的条件下,传统的全局回归方法不能有效地学习该流形结构,往往导致过拟合,使得学习出来的模型泛化能力较差。局部线性回归方法虽然可以改善全局回归过拟合的问题,但是局部学习方法易受例外点的影响,导致拟合不足。针对这一问题,提出一种基于局部加权线性回归的光谱反射率重建方法,这种方法在一个k最近邻范围约束内,给每个局部训练样本赋予不同的权重,从而有所侧重地利用局部训练样本来估计光谱反射率。实验结果表明,基于局部k最近邻加权线性回归的方法能更有效地利用局部信息,缓解过拟合和拟合不足,更准确地重建光谱反射率。 展开更多

关键词 光谱反射率重建 局部加权线性回归 k最近邻 权值函数

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基于观测点机制的异常点检测算法 被引量：4

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作者 于万国 何玉林 覃荟霖 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期355-362,共8页

异常点检测是数据挖掘领域的一个重要研究方向,传统的基于近邻和局部异常因子的异常点检测算法存在计算复杂度高和误检率高的缺陷.为解决该缺陷,提出一种基于观测点机制的异常点检测(observation-point mechanism-based outlier detecti... 异常点检测是数据挖掘领域的一个重要研究方向,传统的基于近邻和局部异常因子的异常点检测算法存在计算复杂度高和误检率高的缺陷.为解决该缺陷,提出一种基于观测点机制的异常点检测(observation-point mechanism-based outlier detection,OPOD)算法.首先在原始样本空间中随机放置若干观测点,然后计算观测点与样本点之间的距离,将原始数据转换为与观测点相对应的距离数据,再估计距离数据的概率密度函数,进而计算距离数据出现的概率值,最后通过对多个观测点距离数据概率值的融合最终确定原始样本点中的异常点.基于PyCharm平台,采用sklearn.datasets的make_blobs函数生成仿真数据集,分别测试不同规模和不同维度数据集对OPOD算法性能的影响,并对比了OPOD算法、基于局部异常因子的异常点检测(local outlier factor-based outlier detection,LOFOD)算法和基于近邻的异常点检测(nearest neighbor-based outlier detection,NNOD)算法的运行时间、异常点召回率和误检率.结果表明,OPOD算法具有对异常点进行检测的能力,且随着观测点数量的增加算法呈收敛趋势;观测点选取合适的条件下,具有比基于近邻和局部异常因子的异常点检测算法更低的时间复杂度和更好的异常点检测效果. 展开更多

关键词 人工智能 异常点检测 观测点 近邻 局部异常因子 概率密度函数 核密度估计 数据挖掘

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回归函数的混合型最近邻估计的强收敛速度

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作者 杜雪樵 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1991年第4期112-118,共7页

本主讨论了把最小二乘估计与最近邻估计结合起来所得的回归函数的混合型最近邻估计的强收敛速度。

关键词 回归函数 最近邻估计 强收敛速度

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