有限样本相关论文
如今社会上出现各种各样先进的产品和技术,如高性能的智能手机、各种新颖的图像编辑APP和常用的社交APP等。这些APP的出现和流行让......
本文旨在介绍统计学习理论和支持向量机的基本思想及其研究进展,目的在于激发更多学者能够看到它们的优势从而投入该方面的研究.......
针对已有的数字图像相机来源鉴别取证算法,尽管在实验室环境下能够取得较高的准确率,但是其基于统计特征和多类分类的模式,决定了......
机器学习的实现方法大致分为三类,分别为经典的(参数)统计方法、经验非线性方法和统计学习理论(Statistical learning theory),它......
典型相关分析(CCA)是研究两组变量之间相关关系的多元统计分析方法,在图像处理、回归建模、模式识别等领域有广泛的应用背景。CCA......
为了提高有限样本或小样本情况下时间序列均值和方差函数的确定精度,以保证时序建模、分析和预测精度,提出一种确定序列趋势项的移......
本文通过对一种计盒维数方法，即网格计数法的分析，导出了有限样本条件下，计盒维数估计的理论尺度下界，并且给出了实际中改善数字信号的......
二、弱拓扑及其度量化1.一般说明本章试图从形式数学上对基本定性和定量稳健给予有点自成一体的说明。如果你愿意毫不怀疑的接受......
通过对静电陀螺随机漂移有限样本，在 ＩＢＭ－ＰＣ／ＸＴ微机上；用ＦＯＲＴＲＡＮ－７７编 制程序进行谱和最大熵谱分析，寻求改进设计达到提高静电陀螺的可靠性和精度的途径。......
本文提出了一种新的Robust序贯检测方法——无记忆批处理Robust序贯方法(RMLGS)。导出了它的一般结构。推证了它在虚警概率、检测......
本文意在以简明的方式即最小二乘和相关变换介绍相关分析和谱分析的原理和应用,能对初学者有些帮助。
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为了快速获取GPS高程异常值,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的GPS高程异常值求取模型,介绍了最小二乘支持向量机的原理与优......
对于Poisson-Gamma模型,我们已经证明了其中固定效应β的L-N估计的强相合性,井且得到了其收敛于翼值的速度,本文主要通过模拟来说......
本文给出EV模型下数据具有随机缺失时,模型参致的一种估计方法,并以—个简单模型为例给出了这种新估计大样本性质.模拟研究表明,即......
利用有限样本中富含的模糊信息,分析得出小样本系统风险发生的模糊随机概率,并提出损失区间信息值的概念,用于分析小样本系统的风......
为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题,提出了一种有限样本条件下的目标识别新方法。分析了距离像频谱幅......
提出一种预测蛋白质二级结构的模式识别方法。该法首先对大量已知结构的蛋白质实验数据进行分析，找出鉴别蛋白质不同结构成分的有效......
基于Pesaran (2006)的CCEP方法和LM原理,本文提出了对截面相关面板数据的新同质性检验统计量。数理分析表明,一定条件下,当(N,......
对于ＳＵＲ回归系统（１），本文在弱于「２」，「３」和「４」的条件Ｘ１Ｘｉ＝０（ｉ＝２，…，ｍ）下考虑第一个方程系数β１的Ｚｅｌｎｅｒ两步估计（４），得到了β１的基于非限定残差的两步估计βＺ１的均方误......
采用模型仿真相关高斯序列，具有灵活性强、效率高的优点，但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题。比较了四种信息量准则......
流动有限和卷有限星系样品为统计分析从 Sloan 数字天空调查(SDSS ) 数据版本 DR4， DR6 和 DR7 被构造。二点的关联功能(s) ，三点的......
这篇论文为估计 20 测试的力量论述一条途径，基于到在连续选择下面的 20 测试的力量的 asymptotic 近似。Themethod 为欧洲兔子数据......
测试有条件的大写的财产定价模型(CAPM ) 的有效性是在金融文学的一个难题。Lewellen 和 Nagel <sup>[14]</sup> 发现在贝它并且在......
分形维数的正确估计是非常重要的。通过对一种计盒维数估计方法的研究，推导出了有限样本条件下，计盒维数估计的理论尺度下界，提出了一......
统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论，是模式识别领域新近发展的一种新理论，着重研究在小样情况下的统计规律及统......
一个激励学习Agent通过学习一个从状态到动作映射的最优策略来求解决策问题。求解最优决策一般有两种途径，一种是求最大奖赏方法，另......
We select a large volume-limited sample of low surface brightness galaxies (LSBGs, 2021) to investigate in detail their ......
本文应用依分布收敛相关理论，给出在有限样本下，平稳序列与单位根序列不可精确区分这一结论的新证明；结合蒙特卡洛模拟实验，解释了有限......
参数不确定性量化及传递分析常需假定参数的总体分布,概率分布的选取对分析结果有较大影响。自助法无需进行分布假设即可对总体的......
在有限样本下距离量的选择对最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高......
在多小区有未知共道干扰存在的STBC系统中,针对已有Capon类线性接收算法在有限样本情况下会造成STBC解码符号间自干扰的问题,该文......
在雷达阵列信号处理中,信源数估计是空间谱分析的基础.传统的信源数估计方法多是基于采样快拍数无限多的假设,采样快拍数较多时,这......
海上宏大工程建设前需评估其环境影响,但进行环境调查经济投入较高,鉴于在工程研究论证阶段初步估计环境影响即可满足决策需求,本......
To enhance the resolution of parameter estimation with limited samples received by a short passive array, an iterative n......
随着三维扫描技术的快速发展,三维形状分析得到了学术界的广泛关注;尤其是深度学习在计算机视觉上取得的显著成功,使得基于多视图......
递归均值调整(RMA)单位根检验即使用随时间变化的递归样本均值替代原有静态的总样本均值,从而达到均值调整的一种单位根检验方法。......
本文在Choi等(2008)的基础上,研究样本量有限时,可行广义最小二乘(FGLS)法在解决虚假回归问题时的表现。通过蒙特卡罗模拟实验,发......
本文考虑累积误差和有限样本问题,构造了固定效应模型截面相关性的新型检验统计量SchottP。研究表明,累积误差情形下,Schott(2004)......
统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别领域新近发展的一种新理论,着重研究在小样情况下的统计规律及......
文章在线性单方程结构模型框架内运用蒙特卡洛模拟技术时广义矩（GMM）和广义经验似然（GEL）估计量的有限样本性质进行了比较。研究发现：虽......
文章从数学及模拟仿真的角度证明特征样本重复抽样回归方法(FSR)的优越性。从数学角度证明了对于连续型变量,FSR中抽样方法可充分......
期刊
一、引言在过去的几十年中，金融统计与金融计量学以其独有的研究对象和研究方法，已经成为统计学中相对独立、颇具特色和最为活跃的研......
