阻塞性睡眠呼吸暂停患者言语气流研究

来源 :上海师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jiajianye
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随着数据收集技术的不断发展,在气象、医学、经济等领域的许多数据都出现了明显的函数特征,这类数据就被称为函数型数据。传统分析方法在处理这类数据时不仅容易造成“维数灾难”,还容易丢失采样点之间的信息。为此,函数型数据分析方法应运而生,其思路是将观测到的数据视为一个函数,进而对函数曲线进行统计分析。目前,许多传统的分析方法和模型在函数型数据中都得到了推广,其中函数型线性回归模型已成为一个热门的研究课题。
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变量选择一直以来都是统计学中的一个重要问题。在使用线性模型拟合数据时,能否选择出合适的、对被解释变量有着较强影响的解释变量,对模型的预测精度和解释效果都有着极大的影响。近年来,Lasso方法及其拓展方法很受欢迎,这一类惩罚似然方法能够同时进行变量选择和参数估计,还具有良好的统计性质。于是又引出了贝叶斯Lasso等方法。本文将贝叶斯自适应组Lasso方法引入存在隐状态的混合线性模型中,探究具有隐状态
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