重抽样相关论文
近几十年来,在识别响应变量和预测变量的回归结构问题中,半参回归模型受到了越来越多统计学者的关注。半参模型是非参模型和参数模......
大数据时代,数据分析能力成为财经类应用型人才的必备技能.在数据分析的实验实践教学过程中,对学生的学习进行全程有效质量控制存......
本文在多类型复发间隔时间数据下,研究了一类广义半参数风险回归模型的参数估计问题,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估......
考虑平面上同时确定多条干线的干线网络的选址问题。通过最小化每个点到离它加权距离最小直线的加权距离之和最小给出了一种基于聚......
非均衡数据,是指数据的两个或多个类别存在严重非均衡,如征信数据中违约样本和非违约样本比例常常存在失衡的情况。回顾近三十年的......
在统计学领域,给定某些随机变量用来推断另一响应变量的分布是统计学需要研究的重要问题。当自变量和响应变量之间的关系类型无法......
目的：研究基于错误发现率的微阵列数据多重假设检验和估计.方法：采用permutation检验获得原始p值,多重检验中控制和估计FDR,并应用于......
对转频不断变化的信号进行分析时，为了避免常规FFT 分析中的“频率模糊”现象，阶次跟踪分析应运而生。常用的阶次分析方法有两种：硬件......
该文讨论了合成孔径雷达实时成像处理器中，采用子孔径成像处理方法的方位预处理问题，提出了一种带通滤波重采样的方位预处理方法。......
客户分类一直是企业客户关系管理(CRM)中最重要的问题之一,而选择出客户的关键特征更是其中的重中之重.在大数据时代,客户数据类别......
本文重点讨论了基于最小二乘支持向量机的传感器重构问题,以不确定度分析为切入点,分别对最小二乘支持向量机的参数优选、过拟合问......
状态空间模型(简称SSM)是一类应用很广的模型,可以解决许多统计问题.而Kalman滤波则是状态空间模型建模的有力工具.线性高斯的状态......
学位
在行为学、社会学、教育学、医学、经济学和心理学等领域研究中，人们常常遇到如健康状况、个性、忧虑、智力、研究能力、顾客满意度......
考虑平面上和三维空间中同时确定多条干线的干线网络选址问题.对于平面上情形,通过最小化每个点到离它最近干线的加权距离之和,给......
在投资组合过程中,由于不了解投资对象的总体分布,可能会过高估计风险回报率.利用重抽样方法可以查看高估程度,采用Shrinkage方法......
非高斯、非线性的状态空间模型研究近年来有很多新的进展,在许多领域得到应用,其中用Monte Carlo方法进行滤波是一种简洁、方便的......
过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美,而使用模糊数可能是另一较好途径.文章进一步完善模糊累积和控制图,其中使用中心和......
针对学生考试成绩分析中的问题,提出采用Bootstrap方法,对考试成绩进行重抽样,分别计算出考试成绩前四阶矩的核密度函数。对真实考......
期刊
针对无源阵列对机动目标跟踪效果较差的问题，在融合交互式多模型和粒子滤波方法的基础上，提出了一种基于粒子滤波的交互多模型（IMM—P......
条件的影响是有匹配样本的连续调查特有的计量误差来源.本文在变异计量误差模型之下,研究了未调整时条件影响对两期裂区设计连续调......
目前,我国进出口定量包装商品鉴重抽样数量根据国际贸易惯例规定为批量的10%。这种以百分比抽样的鉴重方案,对于包装重量误差大且......
本文给出了细化傅立叶变换的原理和算法，在４８６微机上用ＦＯＲＴＲＡＮ７７程序实现这一算法，并用它来分析窄带信号，取得满意的结果。......
融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤......
本文改进了传统基于近震波形数据的点源震源参数反演的CutAndPaste（CAP）方法，实现了近震Pnl波、面波和远震P波、SH波的联合反演的CAPj......
利用隐马氏模型解决实际问题时，其最终目的往往是隐状态估计问题。传统的Viterbi算法适用范围有限，而粒子滤波通过一组加权样本逼近......
本文介绍一种在现场纤维均匀度分析仪中使用的基于数字滤波器复用和重抽样技术的实用抗混滤波器系统,采用CPLD纯硬件实现,可嵌入类......
粒子滤波算法是近年来提出的一种较新的算法．通常的粒子滤波利用采样重要性重抽样算法，该算法选用先验分布，但它易受外部观测量的影响......
针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题，融合交互式多模型和粒子滤波方法，提出了一种基于粒子滤波的交互多模型（IMM—PF）算法。该算法采......
经济的迅猛发展使得当前的市场环境愈加复杂,企业所面临的财务风险愈加多元化,投资者、债权人等利益相关者面临的不确定性也更高,......
在平稳时序数据的自回归辨识过程中,通过引入Bootstrap方法对辨识残差序列进行重采样、参数估计及模型修正等处理。对现有的基于Bo......
本文提出了一种改进的交互式多模型粒子滤波算法。首先设计了针对该情况分析了交互式多模型粒子算法的计算过程和方法;接着将粒子......
石蜡切片是量化两栖动物各种皮肤特征的常用技术,但在两栖动物中缺乏取样标准。血管密度等无法直接度量的特性可能需要较大的样本......
自举法是在1个容量为n的原始样本中重复抽取一系列容量也是n的随机样本，并保证每次抽样中每一样本观察值被抽取的概率都是1/n(复置......
微阵列（microarray）技术用含有DNA或者蛋白质序列的微小玻璃芯片取代了传统生物医学中的凝胶、滤器和纯化柱，使科学家们能够在基因组......
分类是近年来机器学习和模式识别领域研究的热点问题之一，在分类问题中存在一类特例：各类别样例在数量上相差悬殊，这类数据集被称为不......
提出了一种基于随机子空间的多分类器集成算法RFSEn.首先选择一个合适的子空间大小,然后随机选择特征子集并投影,并得到子空间上的......
2008金融危机的爆发令各国的金融监管机构意识到金融体系中系统性风险的重要性,也使得系统性风险方面的研究成为学者们关注的热点......
梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学......
国内互联网金融和消费信贷的迅猛发展,催生了互联网个人征信的巨大需求。针对不平衡的互联网征信数据,采用随机过抽样、随机欠抽样......
随着计算机技术的发展,大规模处理数据变得越来越广泛。在非参数回归问题中,如何能够在尽量避免信息损失的前提下,对自变量向量进......
在对复杂调查数据进行探索性统计分析时,沿用常规的一些统计图形可能使得图形无法解释或导致误导性的视觉效果。在归纳复杂调查数......
针对使用传统分类器预测配变重过载会因为重过载样本率较低而带来的总正确率很高,重过载预测正确率却很低这一问题,将重抽样与随机......
过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美,而使用模糊数可能是另一较好途径.文章进一步完善模糊累积和控制图,其中使用中心和......
正交频分复用(OFDM)技术具有抗多径干扰能力强、能消除符号间干扰、频带利用率高等优点,同时由于采用了快速傅里叶变换,大大降低了......
