非参数回归相关论文
目的 基于多种组效模型组合的组效关系,辨识黄芪药材中潜在的活性成分群。方法 以甘肃黄芪与山西黄芪中可辨识的代谢物作为黄芪药......
衣食住行是人类生活中最普遍、最常见的需求,而“行”作为人类需求之一,占据着重要的分量。现代人类的生产活动中,车辆是主要的交......
作为非参数回归模型的一员,时变系数模型以其适应性和灵活性近年来受到了广泛关注。但现有研究大多集中在系数函数光滑的前提下,这......
在回归分析领域,最小二乘法在实践中被广泛应用,但若数据集中含有异常值或非高斯分布噪声,其性能表现可能会大幅度降低.在此背景下......
相较于独立样本情形而言,函数型相依结构序列的样本,在数理统计、可靠性理论、金融经济等学科应用更加广泛.目前,关于独立样本情形......
交通作为人类生活中最常用、最普遍,也是最复杂、最具挑战性的内容之一,从古到今,一直在随着时代的不断变迁和社会的不断进步发生......
天文大地测量通过观测恒星等自然天体的位置来确定地面点的位置以及至地面某一目标的方位角,是大地测量的主要技术手段之一,应用于......
该文开展四个方面的研究:1)基于数据挖掘的交通流数据过滤算法.该文提出在综合结合阀值和交通流机理的算法的基础上,采用基于时间......
全球各大中城市遇到的交通问题日益严峻,于此同时,现有的智能交通系统在缓解交通问题中起到日益显著的作用,智能交通系统受到了广......
交通运输业的发展水平是国家兴旺发达的重要标志之一。近半个世纪以来,交通拥挤、道路阻塞和交通事故等问题越来越严重地困扰着世......
短时交通流量预测是智能交通系统研究的关键。能否对短时交通流量进行实时的、准确的预测对实现交通控制和诱导起到了至关重要的作......
随着21世纪的到来,经济逐渐全球化,中国经济也随之迅猛发展。与此同时,中国的金融市场也逐渐规范化,其中对于股票市场,经过了几次......
在统计学、计算机科学和临床实践中,精准医疗的研究热度逐渐升高。其在统计学中的主要任务是估计个体治疗准则(Individualized Tre......
5非参数回归法如果y方向误差不服从正态分布，或者x和y方向均有误差存在时，y对x的不加权最小二乘法回归方程不一定合适，如有异常值存在......
我们常会碰到两个甚至多个变量之间的关系问题，这些变量有的是确定性的函数关系，还有一种是相关关系，尚不能用函数直接表达。回归分析......
为进一步提高公交到站时间的预测精度,提出了一种基于非参数回归-粒子滤波模型的组合预测方法.首先利用非参数回归预测方法,对公交......
居民消费价格指数可以反映居民所购买生活消费品的购买力,也可以作为通货膨胀的参数指标.在讨论CPI的常用计算方法基础上,对非参数......
响应曲面方法（RSM）用于解决未知响应曲面的最优值问题。能否得到好的未知曲面近似，是寻找最优解条件的前提。然而，响应曲面是复杂的，我......
在许多实际问题中，诸如生存分析、可靠性寿命试验、医药追踪试验等都产生大量的缺失数据.近年来，缺失数据问题在应用领域越来越引起......
本文借助特征函数的优良性质,基于非参数回归构造了金融传染的检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而......
交通流的不同参数对于道路交通来说代表不同的含义,可以据此研究道路交通流的变化规律和特征.本文利用非参数回归方法对交通流速度......
放射治疗是治疗肿瘤最重要的手段之一,其根本目的在于使肿瘤靶区接受尽可能大剂量的照射,同时周围正常组织接受的剂量尽可能小或者......
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......
在本文中，我们主要研究的是非参数回归方面的问题。我们研究了两部分内容。在第一部分中，我们研究了在样本数据满足强混合假设条件时......
过去的五十年里,有过不少的文献讨论过回归函数的估计.而对模型中的误差分布和误差密度的性质研究得很少.而在实际问题中,往往估计......
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......
Bootstrap方法就是通过一定数量的仿真得到我们感兴趣的统计量(例如均值和标准差)在特定零假设下的仿真分布，从而建立该统计量的置......
本文在三种情型下讨论了数据缺失时回归模型反映变量均值的经验似然置信区间一. 协变量和反映变量都缺失时回归模型反映变量均值的......
对于非参数回归人们提出了许多估计方法，如核估计，局部多项式估计，光滑样条估计，级数估计等。这些方法本质上讲都是局部估计或局部光滑......
非参数回归作为现代统计分析的主要方法之一，它对模型的假设很少，其最主要的优点就是模型具有稳健性，因此得到广泛的应用。非参数回归......
本文考虑变系数模型Y=a1(T)X1+…+ap(T)Xp+∈ (1) 其中Y是实值因变量，X=(X1,…，Xp)T是随机变量，T是一维随机变量，aj(·)j=1，…，p)是具有......
在非参数回归中，对函数的估计已有核估计、局部多项式估计、光滑样条估计、级数估计等方法，这些方法在处理一维问题时显示了强大的处......
对于“数据缺失”问题，我们设二维随机变量（X，Y），X为协变量，Y为受X影响的目标变量，δ为指示变量。在实践中，我们通常可以得到这样一组不完......
近年来，由于缺失数据在实际领域中有很强的应用背景，诸如生存分析、可靠性寿命试验、医药追踪试验中产生大量不完全数据等。因此，对缺......
高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序,作为国民经济支柱产业的重要组成部分,对钢铁工业的发展与节能降耗都有十分重要的作用。高炉冶......
在函数型数据分析中函数型回归模型是最重要的统计模型，它的主要作用是探究响应变量和函数型解释变量之间的关系，而最常用的是函数型......
随着技术与理论的不断进步完善,人们收集的数据也越来越具有函数型。在统计学中,我们通常称这样的数据叫做函数型数据。函数型数据......
回归分析是通过运用数据统计的方法，对大量观测数据进行一系列计算处理，从而确定所研究的因变量与一个或多个自变量间的定量关系，并最......
甘肃作为全国最不发达的省份之一,近年来,随着越来越多的农业劳动力转而从事非农产业,社会就业保障压力增大,农村空巢化等问题加剧......
20世纪80年代以来，非参数回归建模技术已成为国内外学者研究的一个热点问题。然而，大量的文献工作集中于模型估计方法理论，对于模型的......
本文采用一种基于非参数回归模型的最小K近邻算法来预测四川高速公路上车辆的行驶速度。用加权欧氏距离作为距离度量标准来确定最......
反应动力学实验数据误差较大且分布不均匀,一般的数据处理方法往往不适用.本文充分利用所得数据和化学反应方程组自身隐含的数学性......
以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结......
