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随机效应-最大期望回归树模型的模拟研究与评价 被引量:1
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作者 李伟南 林畅琪 +3 位作者 廖海宁 潘敏仪 郜艳晖 周舒冬 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第5期665-668,673,共5页
目的介绍随机效应-最大期望回归树模型(random effect-expectation maximization regression tree,RE-EM回归树)方法原理,比较RE-EM回归树与CART回归树在具有系统结构特征的纵向数据中的估计效果。方法通过计算机生成不同参数设置的模... 目的介绍随机效应-最大期望回归树模型(random effect-expectation maximization regression tree,RE-EM回归树)方法原理,比较RE-EM回归树与CART回归树在具有系统结构特征的纵向数据中的估计效果。方法通过计算机生成不同参数设置的模拟数据,比较在不同随机效应及残差存在相关结构的纵向数据中两种树模型对特征空间的预测能力,并通过均方残差指标对拟合效果进行评价。结果本研究所构建的RE-EM回归树在不同参数设置下的预测性能均优于CART回归树。结论RE-EM回归树具有较强的预测性能,能准确预测特征空间且数据拟合效果好,相对于CART回归树具有明显的优势。 展开更多
关键词 随机效应-最大期望回归树 CART回归树 随机效应 纵向数据
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