核估计相关论文
贝叶斯非参数是统计学中一个新的发展迅速的领域,因其稳健和灵活的统计分析,成为贝叶斯统计中一个不可或缺的组成部分,广泛的应用......
假设有纵向观测数据(Yij,Xi(tij),tij),i=1,…,n,j=1,…,ni,其中tij是第i个体第j次观测时间点,Yij和Xi(tij)分别为时刻tij的实值的......
本文研究了样本在NA相依的情况下,线性回归模型回归系数最小二乘估计的强相合性,误差密度估计的强、弱相合性,以及非参数回归模型......
本文用[1]发展的计数过程去研究截断样本下强率函数核估计的渐进正态性．在弱于[7]和[10]的条件下，得到了更一般的结果．接着我们将这种......
针对运动模糊图像的模糊去除问题,提出了一种基于L_0范数正则化的模糊核方法。该方法以图像梯度L_0范数为正则项,根据图像的稀疏先......
基因微阵列（又称基因芯片）可应用对于不同发展阶段，不同人体组织，不同临床条件以及不同生物体等条件下的基因表达水平的测量。基因芯片......
非参数回归是统计学中研究的热点问题,在回归函数的估计中常用的方法有小波估计法、核估计法、样条估计法.当误差为独立情形时,其......
新信息化经济时代,大数据分析是经济可持续发展的扎实基础.但是在资产组合、电子商务和证券市场等金融领域,高频率的数据收集、数......
在实际应用领域中,数据分布往往是不对称的有偏分布。此时,部分线性众数模型是刻画这些特征的一个重要方法。因为部分线性众数模型......
随着科学技术的飞速发展,人们收集到的数据越来越复杂,函数型数据的概念也随之出现,由于函数型数据在很多科学领域都有广泛应用,因......
波动率作为衡量金融资产风险与不确定性的重要量化指标,在投资组合、资产定价和风险管理等方面有着广泛的应用。随着近些年来金融......
我们知道刻度指数族是一类覆盖范围较为广泛的分布族,例如指数分布,Weibull分布,Gamma分布都与此紧密相关；并且在工业可靠性,精算和......
在期权研究中,希腊字母作为一种重要风险管理工具被人们深入研究。普通欧式期权的价格以及希腊字母都有着显式表达式,但是,有许多......
文章将部分线性模型的经验似然推广到Ⅰ型区间删失数据上.受许多因素的影响,数据往往不具有完整性,因此Ⅰ型区间删失数据在医疗领......
摘要：本文通过学习核估计方法，研究了函数型数据中的核估计算法K-NN。由于对定义的介绍和对核估计方法的分析，引出核估计方法的特殊方......
传统流行病学研究疾病的空间分布，探讨疾病的危险因素，总是基于大范围的地理区域，没有考虑疾病在不同空间位置存在着相互作用，疾病的空......
传统的判别分析主要针对点数据,当需要处理海量数据时,其从整体上把握数据属性方面有所欠缺,符号数据分析方法通过“数据打包”,实......
半参数回归模型是二十世纪八十年代发展起来的一种重要的统计模型，这种模型既含有参数分量又含有非参数分量，其优点就在于它集中了主......
在实际问题中，由于某些抽样个体不愿意提供所需信息、某些不可控的原因导致信息丢失以及调查者未能收集到准确信息等因素而导致大量......
本文主要讨论在函数空间上近邻域估计的渐近性质，首先分别对近邻域估计和函数空间的背景做了一个简单的介绍，将实数空间上的研究和非......
该文讨论了非参数函数估计和从有限个独立总体中抽样的若干问题.研究人员建立了球面密度函数f(x)的核估计f(x)的积分平方误差(ISE)......
该文系统地阐述了一个完整的金融市场风险管理体系,并且对风险管理体系中的一些统计问题做了初步的探讨.用非参数的方法对上证指数......
通常统计模型是基于现实世界的数据而构造的;这些模型然后又被用于描述产生数据的现实.该文的主要内容可以分为识别影响点和利用数......
首先我们研究连续时间下非参数回归模型误差密度相合估计问题.给出了误差密度的一个核估计量,利用回归函数核估计量的性质证明了误......
由于金融资产价格的波动历来是金融体系风险积累的重要来源，几乎所有的金融危机都与金融资产价格的过度波动(Excessive Volatility)......
住院频率、每次住院费用、每次住院天数这些参数的分布是住院医疗保险精算的主要基础.这些量都受一些风险因子(如被保险人的年龄、......
目前时间序列分析中变点问题的研究是统计学研究里一类热门问题，也一直备受国内外众多学者的关注。以往的变点研究主要集中在均值发......
本论文主要提出了两种估计参数回归模型的非参数调整方法,讨论了此估计方法的渐近理论性质并给出了证明,最后通过对一般的参数......
倒向随机微分方程的研究已经有了近半个世纪的历史,早在1978年Bismut就提出了倒向随机微分方程的线性情况,而在1990年Peng和Pa......
本文主要研究用秩集抽样的技术来检验随机回归模型的线性性问题。用独立同分布的简单随机样本下发展回归诊断已成为一些最近研究所......
为了减小非参数回归的偏差，Choi， Hall和Rousson（2000）提出了分别基于Nadaraya-Watson估计与局部线性估计的数据预处理技术，称之为数据......
半参数回归模型是二十世纪80年代发展起来的一种新的统计模型，它综合了参数回归模型和非参数回归模型的优点，在实际问题中，比单纯的参......
一般地说，多元数据分析处理的对象是刻画所研究问题的多个统计指标在多次观察中呈现的数据。样本数据具有离散且有限的特征，但是现代......
生存分析是近二三十年来数理统计新分支，它是根据医学，生命科学，可靠性科学，保险科学中的大量实际问题提出的，它可以广义地认为对生存时......
极值理论是一种描述极值事件统计规律的方法．极值理论最早可以追溯到20世纪早期，在过去的几十年里，极值模型广泛应用于金融、保险、气......
技术分析自19世纪诞生以来,已成为投资者投资决策使用最多的工具之一.技术分析方法种类繁多,使用较多的是形态分析法和指标分析法.......
选取上证指数、上证基金的日收益率数据,根据Sklar提出的Copula理论,刻画随机变量间相关性的信息,用于描述金融市场间的相关模式.......
完备的随机波动率模型是David G.Hobson and Rogers L G于1998年引入一类新的随机波动率模型,与现有波动率模型相比,它有很多优点.......
根据Takens定理,把混沌时间序列构造为一组序列对,然后用多元局部多项式方法来预测其序列.这种核估计方法可以结合局域法与全局法......
本文介绍了一种复合极值理论,并将其应用到VaR的计算上.实际中大的损失发生的频率也是风险的一种度量,在应用复合极值理论方法计算......
本文给出了时间序列中方差的小波系数的两种估计:连续估计和离散估计.这两种估计可以用来检测时间序列中方差的结构变点.利用这两......
该文研究了条件t-分位数核估计的逼近速度问题.在适当的条件下，给出了核估计的强收敛速度、正态逼近速度和Bootstrap逼近速度.......
设X1,X2 ,… ,Xn 是在Rq + 1的q 维单位球面Ωq 取值的随机变量X的iid观测值 (q≥ 1 ) ,其球面概率密度函数为f(x) .设fn(x) =n-1(......
考虑固定设计下具有一阶非参数自回归误差的线性模型,构造了参数和非参数函数的N-W核估计,在适当的条件下,证明了参数估计的强相合......
基于非参数函数的核估计,构造了部分线性自回归模型中误差四阶矩的相合估计,从而给出了误差方差核估计的渐近正态性,并通过模拟算......
