【摘 要】
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众数回归是比均值回归更稳健的回归模型,该模型的PMS估计方法基于核密度估计及梯度上升算法,求解过程存在边界效应差、非全局最优、效率低等缺陷。给出一种完全数据驱动的众
【基金项目】
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安徽省高校自然科学基金(KJ2017A028,KJ2017A024),安徽大学数学科学学院开放课题(Y01002431)资助
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众数回归是比均值回归更稳健的回归模型,该模型的PMS估计方法基于核密度估计及梯度上升算法,求解过程存在边界效应差、非全局最优、效率低等缺陷。给出一种完全数据驱动的众数回归模型估计方法。通过搜索最优覆盖区间,进而估计条件众数。该方法不借助核密度估计,超参数选择、迭代过程完全由数据驱动,无需交叉验证的计算负担。模拟和实际应用结果显示该方法计算效率高,拟合效果良好,比PMS算法易于应用。
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